Finkornig entitetsskrivning är ett utmanande problem eftersom det vanligtvis innebär en relativt stor tagguppsättning och kan kräva att förstå sammanhanget för den enhet som nämns. I detta dokument använder vi enhet länkning för att hjälpa till med finkornig enhet typ klassificeringsprocessen. Vi föreslår en djup neural modell som gör förutsägelser baserade på både sammanhanget och den information som erhållits från enheten länka resultat. Experimentella resultat på två allmänt använda dataset visar effektiviteten i vår strategi. På båda dataseten uppnår den mer än 5 % absoluta noggrannhetsförbättringar jämfört med den senaste tekniken.
REF utökar uppgiften med enhet som länkar till KB.
Improving Fine-grained Entity Typing with Entity Linking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}