論文の概要: Neural Entity Linking: A Survey of Models Based on Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00575v4
• Date: Thu, 7 Apr 2022 17:56:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 12:51:07.827811
• Title: Neural Entity Linking: A Survey of Models Based on Deep Learning
• Title（参考訳）: Neural Entity Linking:ディープラーニングに基づくモデルの調査
• Authors: Ozge Sevgili, Artem Shelmanov, Mikhail Arkhipov, Alexander Panchenko, Chris Biemann
• Abstract要約: 本調査では,2015年以降に開発されたニューラルエンティティリンク(EL)システムの包括的記述について報告する。 その目標は、ニューラルエンティティリンクシステムの設計機能を体系化し、それらのパフォーマンスを一般的なベンチマーク上の注目すべき古典的手法と比較することである。 この調査はエンティティリンクの応用に焦点をあて、最近出現した、深い事前訓練されたマスキング言語モデルを強化するユースケースに焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.43751915717225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This survey presents a comprehensive description of recent neural entity linking (EL) systems developed since 2015 as a result of the "deep learning revolution" in natural language processing. Its goal is to systemize design features of neural entity linking systems and compare their performance to the remarkable classic methods on common benchmarks. This work distills a generic architecture of a neural EL system and discusses its components, such as candidate generation, mention-context encoding, and entity ranking, summarizing prominent methods for each of them. The vast variety of modifications of this general architecture are grouped by several common themes: joint entity mention detection and disambiguation, models for global linking, domain-independent techniques including zero-shot and distant supervision methods, and cross-lingual approaches. Since many neural models take advantage of entity and mention/context embeddings to represent their meaning, this work also overviews prominent entity embedding techniques. Finally, the survey touches on applications of entity linking, focusing on the recently emerged use-case of enhancing deep pre-trained masked language models based on the Transformer architecture.
• Abstract（参考訳）: 本調査では、自然言語処理における「深層学習革命」の結果、2015年以降に開発された最近のニューラルエンティティリンク(EL)システムの包括的記述を示す。 その目標は、ニューラルエンティティリンクシステムの設計機能を体系化し、それらのパフォーマンスを一般的なベンチマーク上の注目すべき古典的手法と比較することである。 この研究は、ニューラルELシステムの汎用アーキテクチャを蒸留し、候補生成、参照コンテキストエンコーディング、エンティティランキングなどのコンポーネントを議論し、それぞれに顕著なメソッドを要約する。 統合エンティティは検出と曖昧さを言及し、グローバルリンクのモデル、ゼロショットおよび遠距離監視手法を含むドメインに依存しない技術、言語間のアプローチを言及している。 多くのニューラルモデルがエンティティと参照/コンテキスト埋め込みを利用してその意味を表現しているため、この研究は著名なエンティティ埋め込み技術も概観している。 最後に、この調査はエンティティリンクの応用に焦点を当て、Transformerアーキテクチャに基づいた深層学習済みのマスク付き言語モデルの拡張という最近出現したユースケースに焦点を当てている。

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