論文の概要: EDIN: An End-to-end Benchmark and Pipeline for Unknown Entity Discovery and Indexing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12570v1
• Date: Wed, 25 May 2022 08:29:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-27 06:21:46.966601
• Title: EDIN: An End-to-end Benchmark and Pipeline for Unknown Entity Discovery and Indexing
• Title（参考訳）: EDIN: 未知のエンティティ発見とインデックスのためのエンドツーエンドベンチマークとパイプライン
• Authors: Nora Kassner, Fabio Petroni, Mikhail Plekhanov, Sebastian Riedel, Nicola Cancedda
• Abstract要約: エンティティリンクに関する既存の作業は、ほとんどの場合、参照知識ベースが完成していると仮定するので、すべての言及をリンクすることができる。 本稿では,未知のエンティティ,すなわち知識ベースに記述されていないエンティティとラベル付き言及が存在しないエンティティを,既存のエンティティリンクシステムに統合しなくてはならない,未知のエンティティ発見とインデックス化のベンチマークを作成する。 密集検索ベースのエンティティリンクに基づいて構築されたEDINパイプラインは、コンテキスト内の未知のエンティティの参照を検知、クラスタ、インデックスする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.62173704769311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing work on Entity Linking mostly assumes that the reference knowledge base is complete, and therefore all mentions can be linked. In practice this is hardly ever the case, as knowledge bases are incomplete and because novel concepts arise constantly. This paper created the Unknown Entity Discovery and Indexing (EDIN) benchmark where unknown entities, that is entities without a description in the knowledge base and labeled mentions, have to be integrated into an existing entity linking system. By contrasting EDIN with zero-shot entity linking, we provide insight on the additional challenges it poses. Building on dense-retrieval based entity linking, we introduce the end-to-end EDIN pipeline that detects, clusters, and indexes mentions of unknown entities in context. Experiments show that indexing a single embedding per entity unifying the information of multiple mentions works better than indexing mentions independently.
• Abstract（参考訳）: Entity Linkingに関する既存の作業は、主に参照知識ベースが完成していると仮定しているため、すべての参照をリンクすることができる。 知識基盤が不完全であり、新しい概念が常に生じているため、実際にはそうではない。 本稿では,未知のエンティティである未知のエンティティを,知識ベースに記述せずにラベル付けしたエンティティを,既存のエンティティリンクシステムに統合する,未知のエンティティ発見インデックス(EDIN)ベンチマークを作成する。 EDINとゼロショットエンティティリンクとは対照的に、我々はそれらがもたらす追加の課題について洞察を提供する。 密集検索ベースのエンティティリンクに基づいて構築されたEDINパイプラインは、コンテキスト内の未知のエンティティの参照を検知、クラスタ、インデックスする。 実験により、複数の参照の情報を統合するエンティティごとの単一の埋め込みのインデックス化は、独立に参照のインデックス化よりも優れていることが示されている。

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