論文の概要: NASTyLinker: NIL-Aware Scalable Transformer-based Entity Linker
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04426v1
- Date: Wed, 8 Mar 2023 08:08:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-09 14:51:08.247484
- Title: NASTyLinker: NIL-Aware Scalable Transformer-based Entity Linker
- Title（参考訳）: NASTyLinker: NIL対応のスケーラブルトランスフォーマーベースのEntity Linker
- Authors: Nicolas Heist and Heiko Paulheim
- Abstract要約: 我々は,NIL-entityを意識したELアプローチを導入し,既知のエンティティのリンク性能を維持しつつ,対応する参照クラスタを生成する。
NIL-entities に対して EL を評価するために明示的に構築されたデータセットである NILK 上で NASTyLinker の有効性と拡張性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3605348648054463
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Entity Linking (EL) is the task of detecting mentions of entities in text and
disambiguating them to a reference knowledge base. Most prevalent EL approaches
assume that the reference knowledge base is complete. In practice, however, it
is necessary to deal with the case of linking to an entity that is not
contained in the knowledge base (NIL entity). Recent works have shown that,
instead of focusing only on affinities between mentions and entities,
considering inter-mention affinities can be used to represent NIL entities by
producing clusters of mentions. At the same time, inter-mention affinities can
help to substantially improve linking performance for known entities. With
NASTyLinker, we introduce an EL approach that is aware of NIL-entities and
produces corresponding mention clusters while maintaining high linking
performance for known entities. The approach clusters mentions and entities
based on dense representations from Transformers and resolves conflicts (if
more than one entity is assigned to a cluster) by computing transitive
mention-entity affinities. We show the effectiveness and scalability of
NASTyLinker on NILK, a dataset that is explicitly constructed to evaluate EL
with respect to NIL-entities. Further, we apply the presented approach to an
actual EL task, namely to knowledge graph population by linking entities in
Wikipedia listings, and provide an analysis of the outcome.
- Abstract（参考訳）: エンティティリンク(EL)は、テキスト中のエンティティの参照を検出し、それらを参照知識ベースに曖昧にするタスクである。
ほとんどの一般的なELアプローチは、参照知識ベースが完全であると仮定する。
しかし実際には、知識ベース(NILエンティティ)に含まれていないエンティティにリンクする場合を扱う必要がある。
近年の研究では、参照とエンティティ間の親和性のみに焦点を当てる代わりに、参照のクラスタを生成してNILエンティティを表現するために、相互親和性を考慮することが示されている。
同時に、メンション間の親和性は既知のエンティティのリンク性能を大幅に改善するのに役立つ。
NASTyLinkerでは、NIL-entitiesを認識し、対応する参照クラスタを生成しながら、既知のエンティティに対する高いリンク性能を維持しながら、ELアプローチを導入する。
このアプローチのクラスタはトランスフォーマーからの密表現に基づいて言及し、推移的参照エンティティアフィニティを計算することで競合(クラスタに複数のエンティティが割り当てられている場合)を解決する。
NIL-entities に対して EL を評価するために明示的に構築されたデータセットである NILK 上で NASTyLinker の有効性とスケーラビリティを示す。
さらに,提案手法を実際のELタスク,すなわちウィキペディアリスト内のエンティティをリンクすることで知識グラフ人口に適用し,その結果の分析を行う。
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