CLIMATELI：在气候变化数据上评估实体链接
计算与语言
2024-06-28 v2
摘要
气候变化（CC）是全球重要议题，吸引着来自社会科学到自然语言处理（NLP）等多个研究领域的日益关注。CC也在各种场景和通信平台中讨论，从学术出版物到社交媒体论坛。理解这些数据中提到的谁和什么是从关键一步，才能获得关于CC的新见解。我们提出CLIMATELI（CLIMATe Entity LInking），这是第一个为CC主题手动标注的数据集，将3087个实体span链接到Wikipedia。使用CLIMATELI（CLIMATe Entity LInking），我们评估了在CC主题下各种流派中现有实体链接（EL）系统的性能，并提出了用于CC实体的自动过滤方法。我们发现，EL模型在token层面和实体层面都显著落后于人类。特别地，保留或排除非名词和/或非CC实体的范围，尤其影响模型的性能。
引用
@article{arxiv.2406.16732,
title = {CLIMATELI: Evaluating Entity Linking on Climate Change Data},
author = {Shijia Zhou and Siyao Peng and Barbara Plank},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.16732},
year = {2024}
}
备注
8 pages, accepted at ClimateNLP 2024 workshop @ ACL 2024