Clustering unlinkable entity nämner över dokument på flera språk (crosslingual NIL Clustering) är en viktig uppgift som en del av Entity Discovery och Linking (EDL). Denna uppgift har i stor utsträckning försummats av EDL-gemenskapen eftersom det är svårt att överträffa enkla redigeringsavstånd eller andra heuristikbaserade baslinjer. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt baserat på kodning av den ortografiska likheten av omnämnandena med hjälp av en Recurrent Neural Network (RNN) arkitektur. Vår modell anpassar ett träningsförfarande från ansiktsigenkänningslitteraturen för att uppnå detta. Vi utför också flera undersökande undersökningsuppgifter på våra namnkodningar för att avgöra vilka specifika typer av information som sannolikt kommer att kodas av vår modell. Experiment visar vår strategi ger upp till 6,6% absolut CEAFm FScore förbättring jämfört med state-of-the-art metoder och fångar framgångsrikt fonologiska relationer över språk.
När det gäller den relaterade uppgiften för klusterföretag använder REF RNN för att mäta ortografisk likhet mellan de företag som nämns.
Cross-lingual NIL Entity Clustering for Low-resource Languages