論文の概要: REL: An Entity Linker Standing on the Shoulders of Giants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01969v1
• Date: Tue, 2 Jun 2020 22:51:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 00:47:36.298878
• Title: REL: An Entity Linker Standing on the Shoulders of Giants
• Title（参考訳）: rel: 巨人の肩の上に立っている実体リンカー
• Authors: Johannes M. van Hulst, Faegheh Hasibi, Koen Dercksen, Krisztian Balog, Arjen P. de Vries
• Abstract要約: 特定のコンポーネントが置き換えられ、外部ソースに依存しず、そして何よりも重要なのは、最先端のパフォーマンスを持つモジュールアーキテクチャを持つ単一のシステムを見つけることは困難である。 本稿では,そのギャップを埋めることを目的としている。自然言語処理研究から最先端のニューラルネットワークコンポーネントをベースとして,PythonパッケージやWeb APIとして提供される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.880550818914486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Entity linking is a standard component in modern retrieval system that is often performed by third-party toolkits. Despite the plethora of open source options, it is difficult to find a single system that has a modular architecture where certain components may be replaced, does not depend on external sources, can easily be updated to newer Wikipedia versions, and, most important of all, has state-of-the-art performance. The REL system presented in this paper aims to fill that gap. Building on state-of-the-art neural components from natural language processing research, it is provided as a Python package as well as a web API. We also report on an experimental comparison against both well-established systems and the current state-of-the-art on standard entity linking benchmarks.
• Abstract（参考訳）: エンティティリンクは、現代の検索システムにおける標準コンポーネントであり、しばしばサードパーティのツールキットによって実行される。 オープンソースオプションの多さにもかかわらず、あるコンポーネントが置き換えられ、外部ソースに依存しず、新しいウィキペディアバージョンに容易に更新でき、そして何よりも重要なのは、最先端のパフォーマンスを持つモジュールアーキテクチャを持つ単一のシステムを見つけることは困難である。 本稿では,そのギャップを埋めることを目的とした REL システムについて述べる。 自然言語処理の研究から最先端のニューラルネットワークコンポーネントを構築し、PythonパッケージとWeb APIとして提供される。 また、確立されたシステムと標準エンティティリンクベンチマークの最先端技術の比較実験を行った。

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