基于局部神经注意力的深度联合实体消歧

我们提出一种用于联合文档级实体消歧的新型深度学习模型，其利用了学习到的神经表示。关键组件包括实体嵌入、局部上下文窗口上的神经注意力机制以及用于消歧的可微分联合推理阶段。我们的方法从而结合了深度学习的优势与更传统的方法（如图模型与概率提及-实体映射）的优点。大量实验表明，我们能够在中等计算成本下获得有竞争力或最先进的准确率。