Vi beskriver en neural nätverksmodell som gemensamt lär sig distribuerade representationer av texter och kunskapsbas (KB) enheter. Med tanke på en text i KB utbildar vi vår föreslagna modell för att förutsäga enheter som är relevanta för texten. Vår modell är utformad för att vara generisk med förmågan att med lätthet ta itu med olika NLP-uppgifter. Vi utbildar modellen med hjälp av en stor corpus av texter och deras entitet annoteringar extraherade från Wikipedia. Vi utvärderade modellen på tre viktiga NLP uppgifter (dvs. mening text likhet, enhet länkning, och faktaoid frågor svar) som omfattar både oövervakade och övervakade inställningar. Som ett resultat av detta uppnådde vi toppmoderna resultat för alla dessa tre uppgifter. Våra kod och utbildade modeller är allmänt tillgängliga för ytterligare akademisk forskning. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Yamada m.fl. REF beskriver en DNN-modell som kollektivt lär sig distribuerade representationer av naturliga texter och enheter i KB för att hantera olika NLP-uppgifter inklusive EL.
Learning Distributed Representations of Texts and Entities from Knowledge Base
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}