Wikificering för tweets syftar till att automatiskt identifiera varje begrepp som nämns i en tweet och länka det till ett begrepp referens i en kunskapsbas (t.ex. Wikipedia). På grund av bristen på en tweet, en kollektiv inferens modell som innehåller globala bevis från flera omnämnanden och begrepp är lämpligare än en noncollecitve strategi som länkar varje omnämnande i taget. Dessutom är det svårt att ta fram tillräckligt kvalitetsmärkta data för övervakade modeller med låga kostnader. För att ta itu med dessa utmaningar föreslår vi en ny semi-övervakad graf legaliseringsmodell för att införliva både lokala och globala bevis från flera tweets genom tre finkorniga relationer. För att identifiera semantiskt relaterade omnämnanden för kollektiv inferens upptäcker vi metastigsbaserade semantiska relationer genom sociala nätverk. Jämfört med den toppmoderna övervakade modellen tränad från 100% märkta data, uppnår vårt föreslagna tillvägagångssätt jämförbar prestanda med 31% märkta data och får 5% absolut F1 vinst med 50% märkta data.
Ref föreslog ett kollektivt tillvägagångssätt baserat på halvövervakad grafreglering och uppnådde toppmoderna prestanda för tweets.
Collective Tweet Wikification based on Semi-supervised Graph Regularization
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}