論文の概要: Find the Funding: Entity Linking with Incomplete Funding Knowledge Bases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00351v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 10:41:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-09-02 13:28:18.528776
• Title: Find the Funding: Entity Linking with Incomplete Funding Knowledge Bases
• Title（参考訳）: 資金を見つける - 不完全な資金基盤とのエンティティリンク
• Authors: Gizem Aydin, Seyed Amin Tabatabaei, Giorgios Tsatsaronis, Faegheh Hasibi
• Abstract要約: i)知識ベース(KB)のスパースグラフ構造と(ii)KBの欠落したエンティティの識別とリンクに関する2つの大きな課題がある。 我々は,NIL予測を行い,データ不足問題を時間とデータ効率で克服できるエンティティリンクモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9451328614697954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic extraction of funding information from academic articles adds significant value to industry and research communities, such as tracking research outcomes by funding organizations, profiling researchers and universities based on the received funding, and supporting open access policies. Two major challenges of identifying and linking funding entities are: (i) sparse graph structure of the Knowledge Base (KB), which makes the commonly used graph-based entity linking approaches suboptimal for the funding domain, (ii) missing entities in KB, which (unlike recent zero-shot approaches) requires marking entity mentions without KB entries as NIL. We propose an entity linking model that can perform NIL prediction and overcome data scarcity issues in a time and data-efficient manner. Our model builds on a transformer-based mention detection and bi-encoder model to perform entity linking. We show that our model outperforms strong existing baselines.
• Abstract（参考訳）: 学術論文からの資金情報の自動抽出は、資金提供団体による研究成果の追跡、資金提供を受けた研究者や大学へのプロファイリング、オープンアクセスポリシーのサポートなど、産業や研究コミュニティに重要な価値をもたらす。 資金機関の特定とリンクに関する2つの大きな課題は次のとおりである。 (i)知識ベース(KB)のスパースグラフ構造により、一般的に用いられるグラフベースのエンティティリンクは、資金領域に最適化される。 (ii) KBに欠落したエンティティは(最近のゼロショットアプローチとは異なり)、NILとしてKBエントリを含まないエンティティの参照をマークする必要がある。 我々は,NIL予測を行い,データ不足問題を時間とデータ効率で克服できるエンティティリンクモデルを提案する。 我々のモデルはトランスベースの参照検出とバイエンコーダモデルに基づいてエンティティリンクを行う。 私たちのモデルは,既存のベースラインよりも優れています。

関連論文リスト

• A Contextualized BERT model for Knowledge Graph Completion [0.0]
  知識グラフ補完(KGC)のためのコンテキスト化BERTモデルを提案する。 本モデルでは,エンティティ記述や負の三重項サンプリングの必要性を排除し,計算要求を低減し,性能を向上する。 FB15k-237とWN18RRでは,Hit@1が5.3%向上し,4.88%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-15T02:03:16Z)
• JEL: Applying End-to-End Neural Entity Linking in JPMorgan Chase [3.4311229392863467]
  本稿では、最小限のコンテキスト情報とマージン損失を利用してエンティティ埋め込みを生成する、新しいエンドツーエンドニューラルネットワークリンクモデル(JEL)を提案する。 我々は、JELが金融ニュースの企業名と知識グラフのエンティティをリンクすることで、最先端のパフォーマンスを実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T00:46:25Z)
• OneNet: A Fine-Tuning Free Framework for Few-Shot Entity Linking via Large Language Model Prompting [49.655711022673046]
  OneNetは、大規模言語モデル(LLM)の少数ショット学習機能を利用する革新的なフレームワークで、微調整は不要である。 1)無関係なエンティティを要約してフィルタリングすることで入力を単純化するエンティティリダクションプロセッサ,(2)コンテキスト的キューと事前知識を組み合わせて正確なエンティティリンクを行うデュアルパースペクティブエンティティリンカ,(3)エンティティリンク推論における幻覚を緩和するユニークな一貫性アルゴリズムを利用するエンティティコンセンサス判定器,である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T02:45:23Z)
• Graph Dimension Attention Networks for Enterprise Credit Assessment [40.87056211723355]
  グラフ次元注意ネットワーク(GDAN)という新しいアーキテクチャを提案する。 GDANは、細粒度のリスク関連特性を捉えるための次元レベルの注意機構を組み込んでいる。 金融シナリオにおけるGNN手法の解釈可能性について検討し、GDAN-DistShiftと呼ばれるGDANのためのデータ中心の説明器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T11:24:28Z)
• Query of CC: Unearthing Large Scale Domain-Specific Knowledge from Public Corpora [104.16648246740543]
  大規模言語モデルに基づく効率的なデータ収集手法を提案する。 この方法は、大きな言語モデルを通してシード情報をブートストラップし、公開コーパスから関連データを検索する。 特定のドメインに関する知識関連のデータを収集するだけでなく、潜在的な推論手順でデータを抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T03:38:23Z)
• FinGPT: Instruction Tuning Benchmark for Open-Source Large Language Models in Financial Datasets [9.714447724811842]
  本稿では,オープンソースの大規模言語モデルに対して,インストラクションチューニングパラダイムに固有のアプローチを導入する。 私たちは、オープンソースのモデルの相互運用性に乗じて、シームレスで透過的な統合を確保します。 本稿では,エンドツーエンドのトレーニングとテストのためのベンチマーク手法を提案し,費用対効果を生かした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-07T12:52:58Z)
• Bridged-GNN: Knowledge Bridge Learning for Effective Knowledge Transfer [65.42096702428347]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、隣接するノードから情報を集約する。 知識ブリッジ学習(KBL)は、対象ドメインに対する知識強化後部分布を学習する。 Bridged-GNNには、Bridged-Graphを構築するためのAdaptive Knowledge Retrievalモジュールと、Graph Knowledge Transferモジュールが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T12:14:51Z)
• REFinD: Relation Extraction Financial Dataset [7.207699035400335]
  提案するREFinDは,$sim$29Kのインスタンスと8種類のエンティティペア間の22のリレーションを持つ,最初の大規模アノテートされた関係データセットである。 様々な最先端ディープラーニングモデルが,数値推論,関係性,方向性のあいまいさに悩まされていることを観察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T22:40:11Z)
• SAIS: Supervising and Augmenting Intermediate Steps for Document-Level Relation Extraction [51.27558374091491]
  本稿では,関係抽出のための中間ステップ(SAIS)を監督し,拡張することにより,関連コンテキストやエンティティタイプをキャプチャするモデルを明示的に教えることを提案する。 そこで本提案手法は,より効果的な管理を行うため,より優れた品質の関係を抽出するだけでなく,それに対応する証拠をより正確に抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-24T17:37:35Z)
• Fund2Vec: Mutual Funds Similarity using Graph Learning [0.966840768820136]
  本稿では,ファンドの重み付けされたバイパーティイトネットワーク表現とその基盤となる資産データに基づいて,類似資金を同定するための根本的に新しいアプローチを提案する。 私たちの研究は、ファンド・アセット・ネットワークのもともとの形での重み付けされたバイパートイト・ネットワークの表現に関する初めての研究である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T17:35:00Z)
• A Simple Approach to Case-Based Reasoning in Knowledge Bases [56.661396189466664]
  我々は,古典人工知能(AI)におけるケースベース推論を想起させる,アンフノトレーニングを必要とする知識グラフ(KG)における推論に対する驚くほど単純かつ正確なアプローチを提案する。 ソースエンティティとバイナリ関係が与えられたターゲットエンティティを見つけるタスクを考えてみましょう。 我々の非パラメトリックなアプローチは、与えられた関係を通して類似したソースエンティティを接続する複数のテキストトグラフパスパターンを見つけることによって、クエリ毎にクレープな論理ルールを導出します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-25T06:28:09Z)
• Towards Inheritable Models for Open-Set Domain Adaptation [56.930641754944915]
  本稿では、将来、ソースデータセットが存在しない場合の適応を容易にするために、ソース学習モデルを用いた実用的なドメイン適応パラダイムを提案する。 本稿では,ソースデータがない場合でも,対象領域に対して最適なソースモデルの選択を可能にするために,継承可能性の定量化を目的とする手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-09T07:16:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。