Vi föreslår en ny enhet deambiguation modell, baserad på Deep Neural Network (DNN). Istället för att använda enkla likhetsåtgärder och deras separata kombinationer optimerar vår metod direkt dokument- och enhetsrepresentationer för ett givet likhetsmått. Stackade Denoising Auto-kodare används först för att lära sig en första dokumentrepresentation i ett oövervakat förutbildningsstadium. En övervakad finjusteringssteg följer för att optimera representationen mot likhetsmåttet. Experimentella resultat visar att vår metod uppnår toppmodern prestanda på två offentliga dataset utan några manuellt utformade funktioner, även slå komplexa kollektiva metoder.
År 2013, Han m.fl. REF föreslog en modell för disambigering av enheter, baserad på djupa neurala nätverk.
Learning Entity Representation for Entity Disambiguation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}