Med namngiven Entity Disambiguation (NED) avses uppgiften att lösa flera namngivna enheter som i ett dokument nämner deras korrekta referenser i en kunskapsbas (KB) (t.ex. Wikipedia). I detta dokument föreslår vi en ny inbäddningsmetod som är särskilt utformad för NED. Den föreslagna metoden kartlägger tillsammans ord och enheter i samma kontinuerliga vektorutrymme. Vi utökar skip-gram-modellen med hjälp av två modeller. KB-grafmodellen lär sig hur relaterade enheterna är med hjälp av KB:s länkstruktur, medan modellen med ankarkontext syftar till att anpassa vektorer så att liknande ord och enheter förekommer nära varandra i vektorutrymmet genom att använda KB-ankare och deras sammanhangsord. Genom att kombinera sammanhang baserade på den föreslagna inbäddningen med standard-NED-funktioner uppnådde vi en toppmodern noggrannhet på 93,1 % på standarddatauppsättningen för CONLL och 85,2 % på datauppsättningen för TAC 2010.
Slutligen föreslog Ref nyligen en metod för att gemensamt lära sig inbäddningar av ord och enheter från Wikipedia med hjälp av hoppa-gram-modellen och tillämpa den på EL.
Joint Learning of the Embedding of Words and Entities for Named Entity Disambiguation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}