論文の概要: A Multilingual Entity Linking System for Wikipedia with a
Machine-in-the-Loop Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.15110v1
- Date: Mon, 31 May 2021 16:29:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-28 05:51:16.538761
- Title: A Multilingual Entity Linking System for Wikipedia with a
Machine-in-the-Loop Approach
- Title（参考訳）: マシン・イン・ザ・ループアプローチによるウィキペディア用多言語エンティティリンクシステム
- Authors: Martin Gerlach and Marshall Miller and Rita Ho and Kosta Harlan and
Djellel Difallah
- Abstract要約: ウィキペディアの編集者によるコンテンツの追加とメンテナンスの努力にもかかわらず、多くの言語版ではリンクの配布は少ないままである。
本稿では,リンクを付加するためのコミュニティガイドラインに従うことのできる,ループ内のマシン・イン・ザ・ループ・エンティティ・リンクシステムを提案する。
筆者らは,推薦の確認,拒否,適応が可能な編集者への候補リンクを提案する対話型レコメンデーションインタフェースを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2889152373118975
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hyperlinks constitute the backbone of the Web; they enable user navigation,
information discovery, content ranking, and many other crucial services on the
Internet. In particular, hyperlinks found within Wikipedia allow the readers to
navigate from one page to another to expand their knowledge on a given subject
of interest or to discover a new one. However, despite Wikipedia editors'
efforts to add and maintain its content, the distribution of links remains
sparse in many language editions. This paper introduces a machine-in-the-loop
entity linking system that can comply with community guidelines for adding a
link and aims at increasing link coverage in new pages and wiki-projects with
low-resources. To tackle these challenges, we build a context and language
agnostic entity linking model that combines data collected from millions of
anchors found across wiki-projects, as well as billions of users' reading
sessions. We develop an interactive recommendation interface that proposes
candidate links to editors who can confirm, reject, or adapt the recommendation
with the overall aim of providing a more accessible editing experience for
newcomers through structured tasks. Our system's design choices were made in
collaboration with members of several language communities. When the system is
implemented as part of Wikipedia, its usage by volunteer editors will help us
build a continuous evaluation dataset with active feedback. Our experimental
results show that our link recommender can achieve a precision above 80% while
ensuring a recall of at least 50% across 6 languages covering different sizes,
continents, and families.
- Abstract（参考訳）: ハイパーリンクはウェブのバックボーンを構成しており、ユーザーのナビゲーション、情報発見、コンテンツランキング、その他インターネット上で重要なサービスを可能にする。
特にウィキペディアで見つかったハイパーリンクは、読者があるページから別のページへ移動して、特定の関心事に関する知識を拡大したり、新しいページを発見することを可能にする。
しかし、ウィキペディアの編集者によるコンテンツの追加とメンテナンスの努力にもかかわらず、多くの言語版ではリンクの配布は少ないままである。
本稿では,リンクの追加に関するコミュニティガイドラインを遵守し,新しいページやウィキプロジェクトにおけるリンクカバレッジの向上を目的とした,ループ内エンティティリンクシステムを提案する。
これらの課題に取り組むために、ウィキプロジェクト全体で何百万ものアンカーから収集されたデータと何十億ものユーザの読み取りセッションを組み合わせた、コンテキストと言語に依存しないエンティティリンクモデルを構築します。
そこで我々は,より使いやすい編集体験を提供することを目的として,推薦の確認,拒否,適応が可能な編集者への候補リンクを提案する対話型レコメンデーションインタフェースを開発した。
システムの設計選択は、複数の言語コミュニティのメンバーと共同で行われた。
このシステムがWikipediaの一部として実装されると、ボランティア編集者による利用は、アクティブなフィードバックを伴う継続的評価データセットの構築に役立ちます。
実験の結果,リンクリコメンデータは,サイズ,大陸,家族の異なる6言語で少なくとも50%のリコールを保証しながら,80%以上の精度を達成できることがわかった。
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