从扩展搜索摘要中获取新兴实体的知识
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2021-04-05 v1 人工智能
摘要
Google 与其他搜索引擎通过展示知识卡片来呈现实体搜索，该卡片汇总了用户所提供实体的相关事实。然而，知识卡片仅限于拥有 Wiki 页面或如 Freebase 等百科条目的特定实体。当前百科仅涵盖极受欢迎的实体，其数量远少于新兴实体。尽管搜索结果中存有关于新兴实体的知识，却尚无方法能够捕获、抽象、概括、融合并验证关于它们的碎片化知识片段。因此，本文开发方法，从给定新兴实体前 n 条搜索摘要扩展而来的语料中捕获两类关于新兴实体的知识。第一类知识识别新兴实体的角色，例如他/她是谁；第二类捕获与新兴实体紧密关联的实体。作为测试集，我们采用 20 个新兴实体与 20 个流行实体作为真实标注。我们的方法是一种基于文本分析与实体嵌入的无监督方法。实验研究展现出 promising 结果：实体识别准确率超 ，排序准确率 ，且 的蕴含类型可被识别。我们的测试集与源代码发布于 Github https://github.com/sunnyUD/research_source_code。
引用
@article{arxiv.2104.01105,
title = {Capturing Knowledge of Emerging Entities From Extended Search Snippets},
author = {Sunday C. Ngwobia and Saeedeh Shekarpour and Faisal Alshargi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.01105},
year = {2021}
}