論文の概要: Entity Context Graph: Learning Entity Representations
fromSemi-Structured Textual Sources on the Web
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15950v1
- Date: Mon, 29 Mar 2021 20:52:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-31 15:08:43.958049
- Title: Entity Context Graph: Learning Entity Representations
fromSemi-Structured Textual Sources on the Web
- Title（参考訳）: Entity Context Graph:Web上のSemi-Structuredテキストソースからエンティティ表現を学ぶ
- Authors: Kalpa Gunaratna, Yu Wang, Hongxia Jin
- Abstract要約: エンティティ中心のテキスト知識ソースを処理してエンティティ埋め込みを学ぶアプローチを提案する。
私たちのアプローチから学んだ埋め込みは、(i)高品質で、既知の知識グラフベースの埋め込みに匹敵し、それらをさらに改善するために使用することができます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.92858943475407
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Knowledge is captured in the form of entities and their relationships and
stored in knowledge graphs. Knowledge graphs enhance the capabilities of
applications in many different areas including Web search, recommendation, and
natural language understanding. This is mainly because, entities enable
machines to understand things that go beyond simple tokens. Many modern
algorithms use learned entity embeddings from these structured representations.
However, building a knowledge graph takes time and effort, hence very costly
and nontrivial. On the other hand, many Web sources describe entities in some
structured format and therefore, finding ways to get them into useful entity
knowledge is advantageous. We propose an approach that processes entity centric
textual knowledge sources to learn entity embeddings and in turn avoids the
need for a traditional knowledge graph. We first extract triples into the new
representation format that does not use traditional complex triple extraction
methods defined by pre-determined relationship labels. Then we learn entity
embeddings through this new type of triples. We show that the embeddings
learned from our approach are: (i) high quality and comparable to a known
knowledge graph-based embeddings and can be used to improve them further, (ii)
better than a contextual language model-based entity embeddings, and (iii) easy
to compute and versatile in domain-specific applications where a knowledge
graph is not readily available
- Abstract（参考訳）: 知識はエンティティとその関係の形でキャプチャされ、知識グラフに格納される。
知識グラフは、Web検索、レコメンデーション、自然言語理解など、さまざまな分野のアプリケーションの能力を高める。
これは主に、エンティティが機械に単純なトークン以上のことを理解できるようにするためである。
多くの現代のアルゴリズムは、これらの構造化表現から学習されたエンティティ埋め込みを使用する。
しかし、知識グラフの構築には時間と労力がかかります。
一方で、多くのWebソースが構造化形式のエンティティを記述しているため、有用なエンティティ知識を得る方法を見つけることは有利である。
本稿では,エンティティ中心のテキスト知識ソースを処理してエンティティ埋め込みを学習し,従来の知識グラフの必要性を回避するアプローチを提案する。
まず、あらかじめ決定された関係ラベルによって定義される従来の複雑な三重項抽出法を使用しない新しい表現形式に三重項を抽出する。
次に、この新しいタイプのトリプルを通じてエンティティ埋め込みを学ぶ。
i) 高品質で既知の知識グラフベースの埋め込みに匹敵し、それらをさらに改善するために使用できること、(ii) 文脈言語モデルベースのエンティティ埋め込みよりも優れたこと、(iii) 知識グラフが手軽に利用できないドメイン固有アプリケーションにおいて、計算が容易で汎用性の高いこと、である。
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