I detta dokument behandlas problemet med sammankoppling av enheter. Med tanke på en enhet som nämns i ostrukturerade texter är uppgiften att koppla samman denna enhet med en post som lagras i den befintliga kunskapsbasen. Detta är en viktig uppgift för informationsextrahering. Det kan fungera som en bekväm inkörsport till encyklopedisk information, och kan avsevärt förbättra webbanvändarnas upplevelse. Tidigare inlärningsbaserade lösningar fokuserar främst på klassificeringsramar. Men det är mer lämpligt att betrakta det som ett rankningsproblem. I det här dokumentet föreslår vi ett lärande för att rangordna algoritmer för att koppla samman enheter. Den använder effektivt relationsinformationen bland kandidaterna vid rankning. Experimentresultaten om datauppsättningen för TAC 2009 1 visar hur effektiv vår föreslagna ram är. Den föreslagna metoden ger 18,5 % förbättring i fråga om noggrannhet jämfört med klassificeringsmodellerna för de enheter som har motsvarande poster i kunskapsbasen. Systemets övergripande prestanda är också bättre än de senaste metoderna.
REF föreslog att man skulle lära sig att rangordna modeller för den enhet som kopplar samman problem och få hög noggrannhet.
Learning to Link Entities with Knowledge Base
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}