Sammanlänkning mellan enheter innebär att texthänvisningar av namngivna enheter anpassas till motsvarande poster i en kunskapsbas. Enheter som kopplar samman system utnyttjar ofta förhållandet mellan textanteckningar i ett dokument (t.ex. samreferens) för att avgöra om länkningsbesluten är förenliga. Till skillnad från tidigare metoder, som förlitat sig på övervakade system eller heuristik för att förutsäga dessa relationer, behandlar vi relationer som latenta variabler i vår neurala enhet-länkning modell. Vi framkallar relationerna utan någon tillsyn samtidigt som vi optimerar enhetslänksystemet på ett end-to-end-sätt. Vår multirelationella modell uppnår de bästa betygen på standardriktmärket (AIDACoNLL) och överträffar i stort sett dess relationsagnostiska version. Dess utbildning konvergerar också mycket snabbare, vilket tyder på att den injicerade strukturella bias hjälper till att förklara regularities i träningsdata.
Till exempel föreslår Le och Titov Ref en end-to-end enhet länkning metod genom att behandla relationer mellan nämner som latenta variabler.
Improving Entity Linking by Modeling Latent Relations between Mentions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}