Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för gemensamt disambiguing och klustering kända och okända begrepp och enheter med Markov Logic. Koncept och entitetsdisambition är uppgiften att identifiera det korrekta begreppet eller enheten i en kunskapsbas för ett enda eller flera ord substantiv (mening) med tanke på dess sammanhang. Koncept och enhetskluster är uppgiften att klustra nämner så att alla nämner i ett kluster hänvisar till samma begrepp eller enhet. Den föreslagna modellen (1) är global, dvs. En grupp av omnämnanden i en text är disambiguerad i ett enda steg som kombinerar olika globala och lokala funktioner, och (2) utför disambigering, okänt begrepp och enhetsdetektering och klusterbildning gemensamt. Disambitionen utförs med avseende på Wikipedia. Modellen tränas en gång på Wikipedia artiklar och sedan tillämpas på och utvärderas på olika datamängder som härrör från nyhetspapper, ljud utskrifter och internetkällor.
Vi bygger på vår tidigare Markov Logic baserad strategi för gemensam koncept disambiguation och klustering REF.
Jointly Disambiguating and Clustering Concepts and Entities with Markov Logic
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}