論文の概要: Learn to Not Link: Exploring NIL Prediction in Entity Linking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15725v1
• Date: Thu, 25 May 2023 05:12:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 17:27:04.794142
• Title: Learn to Not Link: Exploring NIL Prediction in Entity Linking
• Title（参考訳）: リンクの学習: エンティティリンクにおけるNIL予測の探索
• Authors: Fangwei Zhu, Jifan Yu, Hailong Jin, Juanzi Li, Lei Hou, Zhifang Sui
• Abstract要約: NIL予測問題に着目したエンティティリンクデータセットNELを提案する。 NELは曖昧な実体を種として取り、ウィキペディアのコーパスで関連する言及コンテキストを収集し、NILにリンクする参照の存在を保証する。 我々は、広く使われているバイエンコーダとクロスエンコーダのエンティティリンクモデルを用いて一連の実験を行い、トレーニングデータにおけるNILの言及は、NIL予測の精度に大きな影響を及ぼすことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.297735947219735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Entity linking models have achieved significant success via utilizing pretrained language models to capture semantic features. However, the NIL prediction problem, which aims to identify mentions without a corresponding entity in the knowledge base, has received insufficient attention. We categorize mentions linking to NIL into Missing Entity and Non-Entity Phrase, and propose an entity linking dataset NEL that focuses on the NIL prediction problem. NEL takes ambiguous entities as seeds, collects relevant mention context in the Wikipedia corpus, and ensures the presence of mentions linking to NIL by human annotation and entity masking. We conduct a series of experiments with the widely used bi-encoder and cross-encoder entity linking models, results show that both types of NIL mentions in training data have a significant influence on the accuracy of NIL prediction. Our code and dataset can be accessed at https://github.com/solitaryzero/NIL_EL
• Abstract（参考訳）: エンティティリンクモデルは、事前訓練された言語モデルを使用してセマンティック機能をキャプチャすることで大きな成功を収めた。 しかし,知識ベースに該当しない言及を識別することを目的としたNIL予測問題は,あまり注目されていない。 我々はNILへのリンクをMissing EntityとNon-Entity Phraseに分類し、NIL予測問題に焦点を当てたエンティティリンクデータセットNELを提案する。 NELは曖昧な実体を種として取り、ウィキペディアのコーパスで関連する言及コンテキストを収集し、人間のアノテーションと実体マスキングによってNILにリンクする言及の存在を保証する。 我々は、広く使われているバイエンコーダとクロスエンコーダのエンティティリンクモデルを用いて一連の実験を行い、トレーニングデータにおけるNILの言及は、NIL予測の精度に大きな影響を及ぼすことを示した。 私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/solitaryzero/NIL_ELでアクセスできます。

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