論文の概要: An Unsupervised Language-Independent Entity Disambiguation Method and
its Evaluation on the English and Persian Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00395v1
- Date: Sun, 31 Jan 2021 06:41:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-02 17:03:20.768736
- Title: An Unsupervised Language-Independent Entity Disambiguation Method and
its Evaluation on the English and Persian Languages
- Title（参考訳）: 教師なし言語非依存エンティティ曖昧化法とその英語・ペルシア語に対する評価
- Authors: Majid Asgari-Bidhendi, Behrooz Janfada, Amir Havangi, Sayyed Ali
Hossayni, Behrouz Minaei-Bidgoli
- Abstract要約: Unsupervised Language-Independent Entity Disambiguation (ULIED)は、名前付きエンティティを曖昧にリンクするための新しいアプローチである。
異なる英語エンティティリンクデータセット上でのULIEDの評価と、利用可能な唯一のペルシアのデータセットは、ほとんどのケースにおいて、ULIEDが最先端の教師なし多言語アプローチよりも優れていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8498574327875943
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Entity Linking is one of the essential tasks of information extraction and
natural language understanding. Entity linking mainly consists of two tasks:
recognition and disambiguation of named entities. Most studies address these
two tasks separately or focus only on one of them. Moreover, most of the
state-of-the -art entity linking algorithms are either supervised, which have
poor performance in the absence of annotated corpora or language-dependent,
which are not appropriate for multi-lingual applications. In this paper, we
introduce an Unsupervised Language-Independent Entity Disambiguation (ULIED),
which utilizes a novel approach to disambiguate and link named entities.
Evaluation of ULIED on different English entity linking datasets as well as the
only available Persian dataset illustrates that ULIED in most of the cases
outperforms the state-of-the-art unsupervised multi-lingual approaches.
- Abstract（参考訳）: エンティティリンクは、情報抽出と自然言語理解の重要なタスクの1つです。
エンティティリンクは主に、名前付きエンティティの認識と曖昧さの2つのタスクから構成される。
ほとんどの研究は、これらの2つのタスクを別々に扱うか、どちらか一方に集中する。
さらに、最先端エンティティリンクアルゴリズムのほとんどは教師付きであり、アノテーション付きコーパスや言語に依存しない性能は低いが、多言語アプリケーションには適さない。
本稿では、名前付きエンティティの曖昧化とリンクのための新しいアプローチである、Unsupervised Language-Independent Entity Disambiguation (ULIED)を紹介する。
データセットをリンクする異なる英語のエンティティ上でのULIEDの評価と利用可能な唯一のペルシャデータセットは、ほとんどの場合、ULIEDが最先端の教師なし多言語アプローチを上回っていることを示しています。
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