Entity Linking (EL) har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren. Med många namn som nämns i ett dokument är målet för EL att förutsäga deras referensenheter i en kunskapsbas. Traditionellt har det funnits två olika riktningar för EL-forskning: den ena fokuserar på effekterna av omnämnandets sammanhangskompatibilitet, förutsatt att "den referensenhet som nämns återspeglas i dess sammanhang", den andra handlar om effekterna av dokumentets ämneskonsistens, förutsatt att "ett omnämnandes referensenhet bör vara förenlig med dokumentets huvudämnen". I detta dokument föreslår vi en generativ modell - kallad enhetstopisk modell, för att effektivt förena de ovan nämnda två kompletterande riktningar tillsammans. Genom att gemensamt modellera och utnyttja kontextkompatibiliteten, ämneskonsekvensen och korrelationen mellan dem, kan vår modell på ett korrekt sätt koppla samman alla omnämnanden i ett dokument med hjälp av både den lokala informationen (inklusive orden och omnämnandena i ett dokument) och den globala kunskapen (inklusive ämneskunskapen, enhetens kontextkunskap och enhetens namnkunskap). Experimentella resultat visar hur effektiv den föreslagna modellen är.
Till exempel föreslår Ref en generativ enhet-topic modell som effektivt förenar sammanhangskompatibilitet och ämneskonsistens.
An Entity-Topic Model for Entity Linking
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}