Abstrakt. Under de senaste decennierna har flera miljarder webbsidor gjorts tillgängliga på webben. Den pågående övergången från den nuvarande webben av ostrukturerade data till webben av data kräver dock skalbara och korrekta metoder för utvinning av strukturerade data i RDF (Resource Description Framework) från dessa webbplatser. Ett av de viktigaste stegen mot att extrahera roterugnen ur texten är disambitionen av namngivna enheter. Även om flera strategier syftar till att ta itu med detta problem, uppnår de fortfarande dålig noggrannhet. Vi tar itu med denna nackdel genom att presentera AGDIS-TIS, en ny kunskapsbas-agnostisk metod för namngiven entity disambiguation. Vårt tillvägagångssätt kombinerar Hypertext-Induced Topic Search (HITS) algoritm med etikett expansionsstrategier och stränga likhet åtgärder. Baserat på denna kombination kan AGDISTIS effektivt upptäcka rätt URI för en given uppsättning namngivna enheter i en inmatningstext. Vi utvärderar vår strategi på åtta olika dataset mot state-of-theart namngivna entity disambiguation ramar. Våra resultat visar att vi överträffar den senaste tekniken med upp till 29 % F-åtgärd.
Usbeck m.fl. REF presenterade AGDISTIS, en KB- agnostic entity disambiguation approach baserad på strängliknande åtgärder och den grafbaserade HITS algoritmen.
AGDISTIS - Graph-Based Disambiguation of Named Entities Using Linked Data
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}