Entitetsavvecklingen har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren. Med tanke på många hänvisningar till underliggande enheter är målet att förutsäga vilka hänvisningar som motsvarar samma enhet. Vi visar hur man utökar Latent Dirichlet Allokeringsmodell för denna uppgift och föreslår en probabilistisk modell för kollektiv entitetsupplösning för relationsdomäner där referenser är kopplade till varandra. Vårt tillvägagångssätt skiljer sig från andra nyligen föreslagna enhetsresolutionsstrategier genom att det är a) generativt, b) inte fattar parvisa beslut och c) fångar relationer mellan enheter genom en dold gruppvariabel. Vi föreslår en ny provtagningsalgoritm för kollektiv entitetsupplösning som är oövervakad och även tar hänsyn till entitetsrelationer. Dessutom tar vi inte på oss området för enheter som ska vara kända och visar hur man kan dra slutsatser om antalet enheter från uppgifterna. Vi visar nyttan och praktiskheten av vår relationella enhet lösning strategi för författarens upplösning i två verkliga bibliografiska dataset. Dessutom presenterar vi preliminära resultat om karakteriseringsförhållanden under vilka relationsinformation är användbar.
Det beräknas med hjälp av REF.
A Latent Dirichlet Model for Unsupervised Entity Resolution
{'venue': 'SIAM INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}