Många grundläggande problem i behandling av naturligt språk är beroende av att bestämma vilka enheter som visas i en viss text. Vanligen refereras som enhet länkning, är detta steg en grundläggande komponent i många NLP uppgifter såsom text förståelse, automatisk sammanfattning, semantisk sökning eller maskinöversättning. Namnet tvetydighet, ordet polysemi, sammanhang beroenden och en tung-tailed fördelning av enheter bidrar till komplexiteten i detta problem. Vi föreslår här ett probabilistiskt tillvägagångssätt som använder sig av en effektiv grafisk modell för att utföra kollektiv entitetsdisambition. Input nämner (dvs. länkbara token spänner) är disambiguated gemensamt över ett helt dokument genom att kombinera en dokument-nivå tidigare av enhet sam-occurses med lokal information fångas från omnämnanden och deras omgivande sammanhang. Modellen bygger på enkel tillräcklig statistik som utvunnits ur data, vilket bygger på få parametrar att lära sig. Vår metod kräver inte omfattande funktionsteknik, inte heller en dyr utbildning. Vi använder loody trosförökning för att göra ungefärlig slutledning. Den låga komplexiteten hos vår modell gör detta steg tillräckligt snabbt för realtidsanvändning. Vi visar exaktheten i vår strategi för ett brett spektrum av referensdata som visar att den matchar, och i många fall överträffar, befintliga toppmoderna metoder.
En probabilistisk metod som använder grafiska modeller för att utföra kollektiv disambigering REF.
Probabilistic Bag-Of-Hyperlinks Model for Entity Linking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}