Abstrakt. Entity länkning innebär att märka fraser i text med deras referensenheter, såsom Wikipedia eller Freebase poster. Denna uppgift är utmanande på grund av det stora antalet möjliga enheter, i miljoner, och tung-tailed nämna tvetydighet. Vi formulerar problemet i form av probabilistiska slutsatser inom en ämnesmodell, där varje ämne förknippas med en Wikipedia-artikel. För att ta itu med det stora antalet ämnen föreslår vi ett nytt effektivt Gibbs provtagningsprogram som också kan innehålla sidoinformation, såsom Wikipedia-grafen. Detta konceptuellt enkla probabilistiska tillvägagångssätt uppnår toppmoderna resultat när det gäller att koppla samman enheter med datauppsättningen Aida-CoNLL.
Probabilistisk slutsats inom en ämnesmodell där varje ämne motsvarar en Wikipedia-artikel används i REF.
A Scalable Gibbs Sampler for Probabilistic Entity Linking
{'venue': 'ECIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}