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Jüngste Forschungen zum Entity Linking (EL) haben eine Vielzahl vielversprechender Techniken vorgestellt, die von tiefen neuronalen Netzen bis hin zu gemeinsamer Inferenz reichen. Trotz zahlreicher Publikationen besteht jedoch überraschend wenig Verständnis über den Stand der Technik im EL. Wir gehen dieses Problem an, indem wir Unterschiede zwischen mehreren Versionen des EL-Problems analysieren und ein einfaches, aber effektives, modulares, unüberwachtes System namens Vinculum für das Entity Linking vorstellen. Wir führen eine umfassende Bewertung auf neun Datensätzen durch, vergleichen Vinculum mit zwei Systemen des Standes der Technik und erläutern dabei Schlüsselaspekte des Systems, darunter Erwähnungsextraktion, Kandidatengenerierung, Entitätstypvorhersage, Entitäts-Korefenz und Kohärenz.
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Xiao Ling
Sameer Singh
Daniel S. Weld
Transactions of the Association for Computational Linguistics
SHILAP Revista de lepidopterología
University of Washington
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Ling et al. (Tue,) untersuchten diese Fragestellung.
www.synapsesocial.com/papers/69de7caf4838c5c0bab0bd9e — DOI: https://doi.org/10.1162/tacl_a_00141
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