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Les recherches récentes sur le liaison d'entités (EL) ont introduit une pléthore de techniques prometteuses, allant des réseaux neuronaux profonds à l'inférence conjointe. Mais malgré de nombreux articles, la compréhension de l'état de l'art en EL reste étonnamment limitée. Nous abordons cette confusion en analysant les différences entre plusieurs versions du problème de EL et en présentant un système simple mais efficace, modulaire et non supervisé, appelé Vinculum, pour le liaison d'entités. Nous réalisons une évaluation approfondie sur neuf ensembles de données, comparant Vinculum à deux systèmes à la pointe de la technologie, et éclaircissons les aspects clés du système incluant l'extraction de mentions, la génération de candidats, la prédiction de type d'entité, la coréférence d'entités et la cohérence.
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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,) ont étudié cette question.
www.synapsesocial.com/papers/69de7caf4838c5c0bab0bd9e — DOI: https://doi.org/10.1162/tacl_a_00141