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通过自适应路由和针对性推理利用大型语言模型在实体链接中的优势
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
文章讨论了实体链接中的大型语言模型应用，提出了ARTER方法，通过候选生成、上下文评分和选择性推理提升性能，无需深度微调。ARTER在标准基准测试中优于ReFinED，并提高了LLM令牌的使用效率。
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关键要点
- 实体链接（EL）传统上依赖于大型注释数据集和广泛的模型微调。
- ARTER（自适应路由和目标实体推理）通过候选生成、上下文评分、适应性路由和选择性推理的组合，实现了高性能，无需深度微调。
- ARTER计算一小组互补信号（包括嵌入和基于LLM的信号），将上下文提及分类为简单和困难案例。
- 简单案例由低计算量的实体链接器（如ReFinED）处理，而困难案例则使用更昂贵的基于LLM的推理。
- 在标准基准测试中，ARTER的表现优于ReFinED，平均提升为+2.53%，在6个数据集中的5个上提升高达+4.47%。
- ARTER在LLM令牌的使用效率上是传统方法的两倍。
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延伸问答
ARTER方法是如何提升实体链接性能的？
ARTER通过候选生成、上下文评分、适应性路由和选择性推理的组合，提升了实体链接的性能，无需深度微调。
ARTER与ReFinED相比有什么优势？
ARTER在标准基准测试中表现优于ReFinED，平均提升为+2.53%，在5个数据集上提升高达+4.47%。
ARTER如何处理简单和困难的实体链接案例？
ARTER将上下文提及分类为简单和困难案例，简单案例由低计算量的实体链接器处理，而困难案例则使用基于LLM的推理。
ARTER在LLM令牌使用效率上有什么表现？
ARTER在LLM令牌的使用效率上是传统方法的两倍。
实体链接（EL）传统方法的局限性是什么？
传统的实体链接方法依赖于大型注释数据集和广泛的模型微调，效率较低。
ARTER方法的主要组成部分有哪些？
ARTER方法的主要组成部分包括候选生成、上下文评分、适应性路由和选择性推理。
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