Namngiven Entity Disambiguation är uppgiften att disambiguating namngivna entitet nämner i naturligt språk text och koppla dem till deras motsvarande poster i en referens kunskapsbas (t.ex. Detta är Wikipedia). En sådan disambition kan bidra till att lägga till semantik till vanlig text och särskilja homonyma entiteter. Tidigare forskning har tagit itu med detta problem genom att använda två typer av kontextmedvetna egenskaper som härrör från referenskunskapsbasen, nämligen kontextlikheten och den semantiska relationen. Båda funktionerna är starkt beroende av de tvärdokumentshyperlänkarna inom kunskapsbasen: den semantiska relationsfunktionen mäts direkt via dessa hyperlänkar, medan den kontextrelaterade likhetsfunktionen implicit använder dessa hyperlänkar för att expandera enhetskandidaternas beskrivningar och sedan jämför dem mot frågesammanhanget. Tyvärr är tvärdokument hyperlänkar sällan tillgängliga i många slutna domän kunskapsbaser och det är mycket dyrt att manuellt lägga till sådana länkar. Därför kan få algoritmer fungera bra på länklösa kunskapsbaser. I detta arbete föreslår vi den utmanande Entity Disambiguation med Linkless Knowledge Bases (LNED) problem och ta itu med det genom att utnyttja de användbara disambiguation bevis utspridda över referens kunskapsbasen. Vi föreslår en generativ modell för att automatiskt bryta sådana bevis av bullrig information. De minerade bevisen kan härma rollen av de saknade länkarna och hjälpa till att öka LNED prestanda. Experimentella resultat visar att vår föreslagna metod avsevärt förbättrar disambigeringsnoggrannheten över baslinjemetoderna.
Ett annat liknande problem är Named Entity Disambiguation with Linkless Knowledge Bases (LNED) REF.
Entity Disambiguation with Linkless Knowledge Bases
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}