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.
REF föreslog en metod för att gemensamt bädda in ord och enheter genom att gemensamt optimera modeller för beräkning av ord, enhetsord och enhetsenhet.
Joint Learning of the Embedding of Words and Entities for Named Entity Disambiguation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}