Vi föreslår en ny djupt lärande modell för gemensam dokument-nivå entity disambiguation, som utnyttjar lärda neurala representationer. Nyckelkomponenter är entitet inbäddningar, en neural uppmärksamhet mekanism över lokala sammanhang fönster, och en differentiable gemensam inference skede för disambiguation. Vår strategi kombinerar därmed fördelarna med djupt lärande med mer traditionella metoder som grafiska modeller och probabilistiska nämn-entitetskartor. Omfattande experiment visar att vi kan få konkurrenskraftig eller toppmodern noggrannhet till måttliga beräkningskostnader.
REF beskriver till exempel hur en uppmärksamhetsmekanism över lokala sammanhangsfönster genererar lämpliga inbäddningar för diambikering av enheter på dokumentnivå.
Deep Joint Entity Disambiguation with Local Neural Attention
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}