Distant tillsyn har i stor utsträckning använts i nuvarande system av finkornig enhet maskinskrivning för att automatiskt tilldela kategorier (enhetstyper) till företag nämner. De typer som erhålls på detta sätt från kunskapsbaser är dock ofta felaktiga för att företaget nämner sitt lokala sammanhang. I detta dokument föreslås en ny inbäddningsmetod för att separat modellera "ren" och "buller" som nämns, och den innehåller den givna typhierarkin för att framkalla förlustfunktioner. Vi formulerar ett gemensamt optimeringsproblem för att lära oss inbäddningar för omnämnanden och typvägar, och utveckla en iterativ algoritm för att lösa problemet. Försök på tre offentliga datauppsättningar visar den föreslagna metodens effektivitet och robusthet, med en genomsnittlig 15% förbättring av noggrannheten jämfört med nästa bäst jämförbar metod 1.
REF föreslår AFET för automatisk finkornig enhet typning och hierarkisk partiell märkning inbäddning.
AFET: Automatic Fine-Grained Entity Typing by Hierarchical Partial-Label Embedding
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}