Entity Linking syftar till att länka entitet nämner i texter till kunskapsbaser, och neural modeller har uppnått senaste framgång i denna uppgift. De flesta befintliga metoder är dock beroende av lokala sammanhang för att lösa företag på egen hand, vilket vanligtvis kan misslyckas på grund av den lokala informationens datas gleshet. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en ny neural modell för kollektiv enhet länkning, namngiven som NCEL. NCEL tillämpar Graph Convolutional Network för att integrera både lokala kontextuella funktioner och global sammanhållningsinformation för enheter som länkar samman. För att förbättra beräkningseffektiviteten utför vi ungefär grafkonvolution på en subgraf av angränsande enheter nämner istället för de i hela texten. Vi inför också ett uppmärksamhetsprogram för att förbättra NCEL:s robusthet när det gäller databuller och utbilda modellen på Wikipedias hyperlänkar för att undvika överbemanning och domänfördomar. I experiment utvärderar vi NCEL på fem allmänt tillgängliga dataset för att verifiera kopplingens prestanda samt generaliseringsförmåga. Vi genomför också en omfattande analys av tids komplexitet, effekten av viktiga moduler, och kvalitativa resultat, som visar effektiviteten och effektiviteten i vår föreslagna metod.
För att automatiskt lära sig funktioner från data, Cao et al. REF tillämpar Graph Convolutional Network för att flexibelt koda enhetsdiagram.
Neural Collective Entity Linking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}