論文の概要: Towards Better Entity Linking with Multi-View Enhanced Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17371v1
• Date: Sat, 27 May 2023 05:15:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 19:54:48.623132
• Title: Towards Better Entity Linking with Multi-View Enhanced Distillation
• Title（参考訳）: マルチビュー拡張蒸留によるエンティティリンクの改善
• Authors: Yi Liu, Yuan Tian, Jianxun Lian, Xinlong Wang, Yanan Cao, Fang Fang, Wen Zhang, Haizhen Huang, Denvy Deng and Qi Zhang
• Abstract要約: 本稿では,エンティティリンクのためのマルチビュー拡張蒸留(MVD)フレームワークを提案する。 MVDは、エンティティ内の複数の細粒度および参照関連部分の知識を、クロスエンコーダからデュアルエンコーダへ効果的に転送することができる。 実験により,提案手法はいくつかのエンティティリンクベンチマークにおいて最先端の性能を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.554387215553238
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Dense retrieval is widely used for entity linking to retrieve entities from large-scale knowledge bases. Mainstream techniques are based on a dual-encoder framework, which encodes mentions and entities independently and calculates their relevances via rough interaction metrics, resulting in difficulty in explicitly modeling multiple mention-relevant parts within entities to match divergent mentions. Aiming at learning entity representations that can match divergent mentions, this paper proposes a Multi-View Enhanced Distillation (MVD) framework, which can effectively transfer knowledge of multiple fine-grained and mention-relevant parts within entities from cross-encoders to dual-encoders. Each entity is split into multiple views to avoid irrelevant information being over-squashed into the mention-relevant view. We further design cross-alignment and self-alignment mechanisms for this framework to facilitate fine-grained knowledge distillation from the teacher model to the student model. Meanwhile, we reserve a global-view that embeds the entity as a whole to prevent dispersal of uniform information. Experiments show our method achieves state-of-the-art performance on several entity linking benchmarks.
• Abstract（参考訳）: デンス検索は大規模知識ベースからエンティティを検索するためにエンティティリンクに広く利用されている。 メインストリームの技術は、参照とエンティティを独立にエンコードし、粗いインタラクションメトリクスを通じてそれらの関連性を計算するデュアルエンコーダフレームワークに基づいている。 本稿では,多視点拡張蒸留(MVD)フレームワークを提案する。このフレームワークは,クロスエンコーダからデュアルエンコーダへ,エンティティ内の複数の細粒度および参照関連部分の知識を効果的に伝達する。 各エンティティは、参照関係ビューに過剰な情報が入り込むのを避けるために、複数のビューに分割される。 教師モデルから学生モデルへの細粒度知識の蒸留を容易にするため,この枠組みの相互調整と自己調整機構を更に設計する。 一方で、統一情報の分散を防ぐために、エンティティ全体を組み込んだグローバルビューを予約します。 実験により,提案手法はいくつかのエンティティリンクベンチマークにおいて最先端の性能を達成することを示す。

関連論文リスト

• 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)
• Generative Retrieval Meets Multi-Graded Relevance [104.75244721442756]
  GRADed Generative Retrieval (GR$2$)というフレームワークを紹介します。 GR$2$は2つの重要なコンポーネントに焦点を当てている。 マルチグレードとバイナリの関連性を持つデータセットの実験は,GR$2$の有効性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T02:55:53Z)
• Leveraging Entity Information for Cross-Modality Correlation Learning: The Entity-Guided Multimodal Summarization [49.08348604716746]
  Multimodal Summarization with Multimodal Output (MSMO) は、テキストと関連する画像の両方を統合するマルチモーダル要約を作成することを目的としている。 本稿では,Entity-Guided Multimodal Summarization Model (EGMS)を提案する。 我々のモデルは,BART上に構築され,共有重み付きデュアルマルチモーダルエンコーダを用いて,テキスト画像とエンティティ画像情報を並列に処理する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-06T12:45:56Z)
• Entity Disambiguation via Fusion Entity Decoding [68.77265315142296]
  より詳細なエンティティ記述を持つエンティティを曖昧にするためのエンコーダ・デコーダモデルを提案する。 GERBILベンチマークでは、EntQAと比較して、エンド・ツー・エンドのエンティティリンクが+1.5%改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T04:27:54Z)
• Two Heads Are Better Than One: Integrating Knowledge from Knowledge Graphs and Large Language Models for Entity Alignment [31.70064035432789]
  LLMEA(Large Language Model-enhanced Entity Alignment Framework)を提案する。 LLMEAは、知識グラフにまたがるエンティティ間の類似性を埋め込んだり、仮想の等価エンティティとの距離を編集することで、特定のエンティティの候補アライメントを識別する。 3つの公開データセットで実施された実験により、LLMEAが主要なベースラインモデルを上回ることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T12:41:04Z)
• A Dual-way Enhanced Framework from Text Matching Point of View for Multimodal Entity Linking [17.847936914174543]
  マルチモーダルエンティティリンク(MEL)は、ウィキペディアのような知識グラフ(KG)のエンティティに曖昧な言及を多モーダル情報にリンクすることを目的としている。 我々は、各マルチモーダル情報(テキストと画像)をクエリとして扱うニューラルテキストマッチング問題として、マルチモーダルエンティティリンクを定式化する。 本稿では,MELのための双方向拡張(DWE)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T03:15:50Z)
• Multi-Grained Multimodal Interaction Network for Entity Linking [65.30260033700338]
  マルチモーダルエンティティリンクタスクは、マルチモーダル知識グラフへの曖昧な言及を解決することを目的としている。 MELタスクを解決するための新しいMulti-Grained Multimodal InteraCtion Network $textbf(MIMIC)$ frameworkを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T02:11:19Z)
• Dual-Gated Fusion with Prefix-Tuning for Multi-Modal Relation Extraction [13.454953507205278]
  マルチモーダル関係抽出は、視覚的手がかりを含むテキスト中の2つの実体間の関係を特定することを目的としている。 本稿では,テキスト,エンティティペア,画像/オブジェクトのより深い相関関係をよりよく捉えるための新しいMMREフレームワークを提案する。 本手法は, 少数の状況においても, 強力な競合相手と比較して優れた性能を発揮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-19T15:31:34Z)
• Modeling Entities as Semantic Points for Visual Information Extraction in the Wild [55.91783742370978]
  文書画像から鍵情報を正確かつ堅牢に抽出する手法を提案する。 我々は、エンティティを意味的ポイントとして明示的にモデル化する。つまり、エンティティの中心点は、異なるエンティティの属性と関係を記述する意味情報によって豊かになる。 提案手法は,従来の最先端モデルと比較して,エンティティラベルとリンクの性能を著しく向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T08:21:16Z)
• EchoEA: Echo Information between Entities and Relations for Entity Alignment [1.1470070927586016]
  本稿では,エンティティ情報を関係に拡散し,エンティティにエコーバックする自己認識機構を活用した新しいフレームワーク Echo Entity Alignment (EchoEA) を提案する。 3つの実世界のクロスランガルデータセットの実験結果は、平均して96%で安定している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T07:34:21Z)

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。