AKEM: 使用集成模型将知识库与查询对齐的实体识别和链接
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究论文提出了一种新方法来解决 NLPCC 2015 中的实体识别和链接挑战问题，通过扩展现有知识库并利用外部知识识别候选实体，提高了召回率，同时利用支持向量回归和多增加回归树作为评分函数来过滤结果，应用规则进一步优化结果并提高精确度，该方法计算效率高，F1 得分为 0.535。
该文介绍了使用双编码器模型实现实体链接的方法，通过在相同的密集向量空间中对实体和提及进行编码，并使用近似最近邻搜索检索候选实体。该方法通过使用维基百科中的锚文本链接训练双编码器，优于离散别名表和BM25基线，并可以快速检索候选者，并可以很好地推广到从Wikinews推导出的新数据集。同时，无监督的负采矿算法在这一任务中也发挥了重要作用。
