論文の概要: ParsEL 1.0: Unsupervised Entity Linking in Persian Social Media Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10816v1
• Date: Wed, 22 Apr 2020 19:34:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 17:38:47.075244
• Title: ParsEL 1.0: Unsupervised Entity Linking in Persian Social Media Texts
• Title（参考訳）: ParsEL 1.0:ペルシャのソーシャルメディアテキストにおける教師なしエンティティリンク
• Authors: Majid Asgari-Bidhendi, Farzane Fakhrian and Behrouz Minaei-Bidgoli
• Abstract要約: ソーシャルメディアデータの大部分は自然言語テキストである。 最近、ペルシャの知識グラフであるFarsBaseが50万近いエンティティを含む形で導入された。 本稿では,教師なしペルシャのエンティティリンクシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.866104126509981
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, social media data has exponentially increased, which can be enumerated as one of the largest data repositories in the world. A large portion of this social media data is natural language text. However, the natural language is highly ambiguous due to exposure to the frequent occurrences of entities, which have polysemous words or phrases. Entity linking is the task of linking the entity mentions in the text to their corresponding entities in a knowledge base. Recently, FarsBase, a Persian knowledge graph, has been introduced containing almost half a million entities. In this paper, we propose an unsupervised Persian Entity Linking system, the first entity linking system specially focused on the Persian language, which utilizes context-dependent and context-independent features. For this purpose, we also publish the first entity linking corpus of the Persian language containing 67,595 words that have been crawled from social media texts of some popular channels in the Telegram messenger. The output of the proposed method is 86.94% f-score for the Persian language, which is comparable with the similar state-of-the-art methods in the English language.
• Abstract（参考訳）: 近年、ソーシャルメディアデータは指数関数的に増加しており、世界最大のデータリポジトリの1つとして列挙することができる。 このソーシャルメディアデータの大部分は自然言語テキストである。 しかし、多文語や句を含む実体の頻繁な出現に曝されることから、自然言語は非常に曖昧である。 エンティティリンク(Entity Linking)は、テキスト内のエンティティの参照を知識ベースで対応するエンティティにリンクするタスクである。 最近、ペルシャの知識グラフであるFarsBaseが50万近いエンティティを含む形で導入された。 本稿では,コンテキスト依存および文脈非依存の特徴を生かしたペルシャ言語に特化した最初のエンティティリンクシステムである,教師なしペルシャエンティティリンクシステムを提案する。 この目的のために,Telegramメッセンジャー内の人気チャンネルのソーシャルメディアテキストからクロールされた67,595語を含むペルシャ語の最初のエンティティリンクコーパスも公開している。 提案手法の出力は、ペルシャ語の86.94% f-scoreであり、英語における同様の最先端の手法に匹敵する。

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