論文の概要: Reveal the Unknown: Out-of-Knowledge-Base Mention Discovery with Entity Linking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07189v3
• Date: Fri, 11 Aug 2023 13:57:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 17:35:35.453350
• Title: Reveal the Unknown: Out-of-Knowledge-Base Mention Discovery with Entity Linking
• Title（参考訳）: Reveal the Unknown: エンティティリンクによるアウトオブ知識ベースメンションディスカバリ
• Authors: Hang Dong, Jiaoyan Chen, Yuan He, Yinan Liu, Ian Horrocks
• Abstract要約: NIL エンティティとマッチングすることで、対応するKB エンティティを持たない参照を識別できるBERT ベースの Entity Linking (EL) 手法を提案する。 5つのデータセットの結果は、既存のメソッドよりもBLINKoutの方がKB外参照を識別できるという利点を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.4735720092217
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Discovering entity mentions that are out of a Knowledge Base (KB) from texts plays a critical role in KB maintenance, but has not yet been fully explored. The current methods are mostly limited to the simple threshold-based approach and feature-based classification, and the datasets for evaluation are relatively rare. We propose BLINKout, a new BERT-based Entity Linking (EL) method which can identify mentions that do not have corresponding KB entities by matching them to a special NIL entity. To better utilize BERT, we propose new techniques including NIL entity representation and classification, with synonym enhancement. We also apply KB Pruning and Versioning strategies to automatically construct out-of-KB datasets from common in-KB EL datasets. Results on five datasets of clinical notes, biomedical publications, and Wikipedia articles in various domains show the advantages of BLINKout over existing methods to identify out-of-KB mentions for the medical ontologies, UMLS, SNOMED CT, and the general KB, WikiData.
• Abstract（参考訳）: テキストから知識ベース(kb)外にあるエンティティ参照を見つけることは、kbのメンテナンスにおいて重要な役割を果たすが、まだ完全には検討されていない。 現在の手法は主に単純なしきい値に基づくアプローチと特徴に基づく分類に限られており、評価のためのデータセットは比較的稀である。 我々はBERTベースの新しいエンティティリンク(EL)手法であるBLINKoutを提案し、特別なNILエンティティとマッチングすることで、対応するKBエンティティを持たない参照を識別する。 BERT をよりよく活用するために,NIL エンティティの表現と分類を含む新しい手法を提案する。 また、KBプルーニングとバージョニングの手法を用いて、共通のKB内ELデータセットからKB外のデータセットを自動的に構築する。 臨床ノート, バイオメディカル出版, ウィキペディア記事の5つのデータセットの結果は, 医療オントロジー, UMLS, SNOMED CT, 一般KB, WikiDataの既往の記載を識別する手法よりも, BLINKoutの利点を示している。

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