論文の概要: Focusing on Context is NICE: Improving Overshadowed Entity Disambiguation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06164v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 13:05:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 15:15:39.880159
• Title: Focusing on Context is NICE: Improving Overshadowed Entity Disambiguation
• Title（参考訳）: コンテキストにフォーカスすること:過剰なエンティティの曖昧さを改善する
• Authors: Vera Provatorova, Simone Tedeschi, Svitlana Vakulenko, Roberto Navigli, Evangelos Kanoulas
• Abstract要約: NICEは、コンテキストを活用するためにエンティティタイプ情報を使用し、周波数ベースの事前のオーバーリライスを避ける。 実験の結果,NICEは,頻繁なエンティティに対して競争力を持ちながら,オーバーシャドードエンティティ上で最高のパフォーマンスを達成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.82625203429496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Entity disambiguation (ED) is the task of mapping an ambiguous entity mention to the corresponding entry in a structured knowledge base. Previous research showed that entity overshadowing is a significant challenge for existing ED models: when presented with an ambiguous entity mention, the models are much more likely to rank a more frequent yet less contextually relevant entity at the top. Here, we present NICE, an iterative approach that uses entity type information to leverage context and avoid over-relying on the frequency-based prior. Our experiments show that NICE achieves the best performance results on the overshadowed entities while still performing competitively on the frequent entities.
• Abstract（参考訳）: エンティティ曖昧化(Entity Disambiguation、ED)は、構造化知識ベースにおける対応するエントリに言及する曖昧なエンティティをマッピングするタスクである。 あいまいなエンティティに言及すると、モデルの方がより頻度が高く、文脈的に関連しないエンティティをトップにランク付けする可能性がはるかに高いのです。 ここでは、エンティティ型情報を用いてコンテキストを活用し、周波数ベースの事前の過度な参照を避ける反復的なアプローチであるNICEを提案する。 実験の結果,NICEは,頻繁なエンティティに対して競争力を持ちながら,オーバーシャドードエンティティ上で最高のパフォーマンスを達成できることがわかった。

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