När människor förklarar komplexa ämnen, talar de naturligtvis om inblandade väsen, till exempel människor, platser eller händelser. I detta dokument syftar vi till att automatisera denna process genom att hämta och ranka enheter som är relevanta för att förstå fri-text webb-stil frågor som argentinska brittiska relationer, som vanligtvis kräver en uppsättning heterogena enheter utan någon specifik måltyp som till exempel Falklands_-War eller Margaret_ Thatcher, som svar. Standardmetoder för återvinning av företag bygger enbart på egenskaper från kunskapsbasen. Vi närmar oss problemet från motsatt riktning, nämligen genom att analysera webbdokument som anses vara frågerelevanta. Vår strategi är beroende av att entitet kopplar samman teknik som identifierar entitet nämner och länkar dem till en kunskapsbas som Wikipedia. Vi använder en inlär-to-rank strategi och studerar olika funktioner som använder dokument, enhet nämner, och kunskapsbas enheter - på så sätt överbrygga dokument och enhet hämtning. Eftersom det inte finns några fastställda riktmärken för detta problem använder vi TREC-testsamlingar för dokumentrankning och samlar in anpassade relevansbedömningar för enheter. Experiment på TREC Robust04- och TREC Web13/14-data visar att: i) enskilda enheters funktioner, t.ex. förekomstfrekvensen i de topprankade dokumenten, eller frågehämtningspoängen mot en kunskapsbas, i allmänhet presterar väl; ii) den bästa övergripande prestandan uppnås när man kombinerar olika egenskaper som relaterar en enhet till frågan, dess dokument nämner, och dess kunskapsbas representation.
Med andra ord, medan de ovannämnda verken handlar om att hämta enheter av en viss semantisk typ, som fungerar som svar på frågan, är den uppgift som föreslås i REF att identifiera de enheter i de topprankade dokumenten som är viktiga för frågan.
Ranking Entities for Web Queries Through Text and Knowledge
{'venue': "CIKM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}