I detta dokument behandlas problemet med corpus-nivå-enhetsskrivning, dvs. slutsatsen från en stor corpus att en enhet är medlem i en klass som "mat" eller "artist". Tillämpningen av entity typing vi är intresserade av är kunskapsbas komplettering, särskilt för att lära sig vilka klasser en enhet är medlem i. Vi föreslår FIGMENT för att ta itu med detta problem. FIGMENT är inbäddande-baserad och kombinerar (i) en global modell som poängsätter baserat på aggregerad kontextuell information om ett företag och (ii) en kontextmodell som först poängsätter enskilda händelser i ett företag och sedan aggregerar poängen. I vår utvärdering överträffar FIGMENT starkt ett förhållningssätt till entity typing som bygger på relationer som erhållits av ett öppet informationsextraktionssystem.
Ref föreslår först FIGMENT att ta itu med detta problem.
Corpus-level Fine-grained Entity Typing Using Contextual Information
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}