論文の概要: Personal Entity, Concept, and Named Entity Linking in Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07836v3
• Date: Wed, 27 Sep 2023 21:49:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 23:17:11.537395
• Title: Personal Entity, Concept, and Named Entity Linking in Conversations
• Title（参考訳）: 会話における個人エンティティ、概念、名前付きエンティティリンク
• Authors: Hideaki Joko and Faegheh Hasibi
• Abstract要約: 会話におけるエンティティリンクのためのコレクションとツールを紹介します。 我々は、名前付きエンティティ、概念、個人エンティティへのリンクからなる会話発話1327件のELアノテーションを収集する。 このデータセットは、対話型エンティティリンクであるCRELのためのツールキットのトレーニングに使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.759142872591625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Building conversational agents that can have natural and knowledge-grounded interactions with humans requires understanding user utterances. Entity Linking (EL) is an effective and widely used method for understanding natural language text and connecting it to external knowledge. It is, however, shown that existing EL methods developed for annotating documents are suboptimal for conversations, where personal entities (e.g., "my cars") and concepts are essential for understanding user utterances. In this paper, we introduce a collection and a tool for entity linking in conversations. We collect EL annotations for 1327 conversational utterances, consisting of links to named entities, concepts, and personal entities. The dataset is used for training our toolkit for conversational entity linking, CREL. Unlike existing EL methods, CREL is developed to identify both named entities and concepts. It also utilizes coreference resolution techniques to identify personal entities and references to the explicit entity mentions in the conversations. We compare CREL with state-of-the-art techniques and show that it outperforms all existing baselines.
• Abstract（参考訳）: 人間と自然で知識に基づく対話ができる会話エージェントを構築するには、ユーザの発話を理解する必要がある。 エンティティリンク(el)は、自然言語テキストを理解し、外部の知識とつなぐための効果的かつ広く使用される方法である。 しかし、文書の注釈付けのために開発された既存のELメソッドは会話に最適であり、個人(例えば「マイカー」)や概念がユーザの発話を理解するのに不可欠であることが示されている。 本稿では,会話におけるエンティティリンクのためのコレクションとツールを紹介する。 我々は、名前付きエンティティ、概念、個人エンティティへのリンクからなる会話発話1327件のELアノテーションを収集する。 このデータセットは、対話型エンティティリンクであるCRELのためのツールキットのトレーニングに使用される。 既存のELメソッドとは異なり、CRELは名前付きエンティティと概念の両方を識別するために開発されている。 また、コア参照解決技術を使用して、会話で言及された明示的なエンティティへの個人エンティティと参照を識別する。 CRELと最先端技術を比較し、既存のすべてのベースラインより優れていることを示す。

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