論文の概要: A Practical Entity Linking System for Tables in Scientific Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10044v1
• Date: Mon, 12 Jun 2023 01:40:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-26 01:37:06.982590
• Title: A Practical Entity Linking System for Tables in Scientific Literature
• Title（参考訳）: 科学文献における表の実用的実体連結システム
• Authors: Varish Mulwad, Tim Finin, Vijay S. Kumar, Jenny Weisenberg Williams, Sharad Dixit, and Anupam Joshi
• Abstract要約: 本稿では,Wikidataナレッジベースにおいて,エンティティをアイテムにリンクする汎用システムを提案する。 特に、新型コロナウイルス関連科学文献から抽出されたテーブルに埋め込まれたエンティティについて、ドメイン固有のエンティティをリンクするために、このシステムをどのように適用するかを説明します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.093510158982825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Entity linking is an important step towards constructing knowledge graphs that facilitate advanced question answering over scientific documents, including the retrieval of relevant information included in tables within these documents. This paper introduces a general-purpose system for linking entities to items in the Wikidata knowledge base. It describes how we adapt this system for linking domain-specific entities, especially for those entities embedded within tables drawn from COVID-19-related scientific literature. We describe the setup of an efficient offline instance of the system that enables our entity-linking approach to be more feasible in practice. As part of a broader approach to infer the semantic meaning of scientific tables, we leverage the structural and semantic characteristics of the tables to improve overall entity linking performance.
• Abstract（参考訳）: エンティティリンクは、これらのドキュメント内のテーブルに含まれる関連情報の検索を含む、科学的文書に対する高度な質問応答を容易にする知識グラフを構築するための重要なステップである。 本稿では,ウィキデータベース知識ベース内の項目とエンティティをリンクする汎用システムを提案する。 ドメイン固有のエンティティ、特にcovid-19関連科学文献の表に埋め込まれたエンティティをリンクするために、このシステムをどのように適応するかを説明します。 我々は、エンティティリンクアプローチを実際により実現可能にする、システムの効率的なオフラインインスタンスのセットアップについて説明する。 科学表の意味的意味を推測するより広範なアプローチの一環として,テーブルの構造的特徴と意味的特徴を活用し,全体の実体リンク性能を向上させる。

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