实体链接小结(一)

实体链接是将文本中的实体提及映射到知识库的过程,应用于问题回答、语义搜索和信息提取。主要阶段包括候选生成、命名实体消歧。主流方法有基于概率、主题模型、图和深度学习的方法。常见评测会议有MUC、ACE、TAC和CoNLL。当前研究焦点在于短文本、跨语境和跨领域的实体链接准确性。

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实体链接

实体链接(Entity linking,EL),将文本中的实体提及映射到给定的知识库(KB),在许多领域起到了非常有趣的基础作用,例如问题回答、语义搜索和信息提取。

【主要阶段】

(i)候选生成,为每个提及在KB中获得一组引用实体;

(i i)命名实体消歧,通过计算提及和候选实体之间的相似度,并解决排序问题来选择可能的候选实体。我们将现有的实体链接模型分为两种:local models(根据实体的上下文信息来实现实体链接) 和 global models(利用文档中的所有提及和其目标实体具有全局一致性来解决实体链接问题)。

【主流方法】

基于概率生成模型的方法

基于主题模型的方法

基于图的方法

基于深度学习的方法

无监督方法

【实体链接过程】

  1. 命名实体识别
  2. 候选实体生成
  3. 实体消歧
  4. 未发现实体聚类

【评测会议】

1.MUC——主要包括信息抽取相关的评测业务。

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