BENGAL：一种用于实体识别与链接的自动基准生成器
计算与语言
2018-11-02 v3
摘要
命名实体识别与实体链接的金标准手动创建耗时且耗费资源。此外，近期工作表明，此类金标准除了难以维护外，还包含大量错误。因此我们提出BENGAL，一种新颖的此类金标准自动生成方法，作为手动创建基准的补充。我们基准的主要优势在于可随时轻松生成。它们也具有成本效益，同时保证无标注错误。我们在BENGAL生成的英文基准和16个手动创建的基准上比较了11种工具的性能。通过展示4种工具在巴西葡萄牙语和西班牙语上取得的结果，我们表明我们的方法可轻松移植到不同语言。总体而言，我们的结果表明，我们的自动基准生成方法能够创建具有与现有基准相似特征的多样化基准。我们的方法是开源的。我们的实验结果可在 http://faturl.com/bengalexpinlg 获取，代码位于 https://github.com/dice-group/BENGAL。
引用
@article{arxiv.1710.08691,
title = {BENGAL: An Automatic Benchmark Generator for Entity Recognition and Linking},
author = {Axel-Cyrille Ngonga Ngomo and Michael Röder and Diego Moussallem and Ricardo Usbeck and René Speck},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.08691},
year = {2018}
}
备注
Accepted at INLG 2018