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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。该方法优于离散别名表和BM25基线,并且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。

重新审视稀疏检索用于少样本实体链接

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-19T00:00:00Z

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。

AKEM: 使用集成模型将知识库与查询对齐的实体识别和链接

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-12T00:00:00Z
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