Att integrera text och kunskap i ett enhetligt semantiskt utrymme har på senare tid väckt betydande forskningsintressen. Men tvetydigheten i det gemensamma utrymmet är fortfarande en utmaning, nämligen att samma formulering vanligtvis hänvisar till olika enheter. I detta dokument, för att hantera tvetydigheten i enhet nämner, föreslår vi en ny Multi-Prototype Mention Inbäddning modell, som lär sig flera känsla inbäddningar för varje omnämnande genom att gemensamt modellera ord från text kontexter och enheter som härrör från en kunskapsbas. Dessutom utformar vi ytterligare en effektiv språkmodellbaserad metod för att disambiguera varje omnämnande till en specifik betydelse. I experiment, både kvalitativ och kvantitativ analys visar den höga kvaliteten på ordet, enhet och multi-prototyp nämner inbäddningar. Med hjälp av enhet länkning som ett studiefall, tillämpar vi vår disambiguationsmetod samt den multiprototyp omnämnande inbäddningar på referensdatauppsättningen, och uppnå state-of-the-art prestanda.
Cao m.fl. I REF presenteras en multiprototyp som anger inbäddningsmodell som föreslår ett nytt koncept med namnnämnande mening för att överbrygga texten och KB genom att gemensamt utbilda ord från sammanhang och enheter som härrör från KB för att hantera tvetydigheten i EL-uppgiften.
Bridge Text and Knowledge by Learning Multi-Prototype Entity Mention Embedding
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}