論文の概要: Design Challenges in Low-resource Cross-lingual Entity Linking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00692v2
• Date: Wed, 7 Oct 2020 06:27:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 12:25:55.692416
• Title: Design Challenges in Low-resource Cross-lingual Entity Linking
• Title（参考訳）: 低リソース多言語エンティティリンクにおける設計課題
• Authors: Xingyu Fu, Weijia Shi, Xiaodong Yu, Zian Zhao, Dan Roth
• Abstract要約: 言語間エンティティリンク (XEL) は、外国語テキスト中のエンティティの言及をウィキペディアのような英語の知識ベースに根拠付ける問題である。 本稿は、英語のウィキペディアの候補タイトルを、特定の外国語の言及に対応付けて識別する重要なステップに焦点を当てる。 本稿では,検索エンジンのクエリログを利用した簡易で効果的なゼロショットXELシステムQuELを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.18957576362098
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-lingual Entity Linking (XEL), the problem of grounding mentions of entities in a foreign language text into an English knowledge base such as Wikipedia, has seen a lot of research in recent years, with a range of promising techniques. However, current techniques do not rise to the challenges introduced by text in low-resource languages (LRL) and, surprisingly, fail to generalize to text not taken from Wikipedia, on which they are usually trained. This paper provides a thorough analysis of low-resource XEL techniques, focusing on the key step of identifying candidate English Wikipedia titles that correspond to a given foreign language mention. Our analysis indicates that current methods are limited by their reliance on Wikipedia's interlanguage links and thus suffer when the foreign language's Wikipedia is small. We conclude that the LRL setting requires the use of outside-Wikipedia cross-lingual resources and present a simple yet effective zero-shot XEL system, QuEL, that utilizes search engines query logs. With experiments on 25 languages, QuEL~shows an average increase of 25\% in gold candidate recall and of 13\% in end-to-end linking accuracy over state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 言語間のエンティティリンク(XEL)は、外国語のテキスト中のエンティティの言及をウィキペディアのような英語の知識ベースに根拠付ける問題であり、近年、様々な有望な技術で多くの研究が行われている。 しかし、現在の技術は、低リソース言語(LRL)におけるテキストによってもたらされる課題に起因せず、驚くほど、通常訓練されているウィキペディアから取らないテキストに一般化することができない。 本稿では,低リソースなXEL手法を徹底的に分析し,与えられた外国語の言及に対応する英語のウィキペディアのタイトルを識別する重要なステップに着目した。 分析の結果、現在の手法はウィキペディアの言語間リンクに依存するため、外国語のウィキペディアが小さい場合に苦しむことが判明した。 我々は、LRL設定には、Wikipediaの外部言語リソースの使用が必要であり、検索エンジンのクエリログを利用する単純なゼロショットXELシステムQuELを提示する。 25の言語での実験により、quel~は金候補リコールの平均で25\%、最先端のベースラインよりもエンドツーエンドのリンク精度が13\%上昇する。

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