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上传时间: 2021-03-09
详细说明：使用从非结构化文本中提取的新实体提及来填充知识库，可以帮助增强其覆盖范围和新鲜度。 它自然包含两个子任务，即细粒度实体分类和实体链接。 现有研究通常集中于这两个子任务之一，并且通常隐式地假设它们是独立的，从而在同一文本中填充实体提及。 但是，这些实体提及通常在语义上是相互关联的，因此最好将它们集体填充到知识库中。 为了解决这些问题，在本文中，我们提出了一种基于相互依赖图的统一的集体推理方法，称为CIIGA，用于使用集体实体填充知识库，该集体实体可以通过利用共同实体共同确定同一文本中所有提及的实体的正确位置。相互依存关系。 实验结果表明，与基线方法APOLLO相比，该方法在具有多个实体的知识库人群的任务上可以显着提高准确性。
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