通过搜索维基百科句子进行查询实体链接
计算与语言
2017-05-19 v3
摘要
我们提出一种简单而有效的查询实体链接方法。核心思想是从维基百科文章中搜索与查询相似的句子，并直接将这些相似句子中人工标注的实体作为查询的候选实体。然后，我们采用丰富的特征集合，如链接概率、上下文匹配、词嵌入、候选实体及其相关实体之间的关联度，在基于回归的框架下对候选实体进行排序。我们方法的优势体现在两个方面，有助于排序过程和最终链接结果。首先，它可以通过过滤掉查询中无关实体来大幅减少候选实体数量。其次，除了从所有维基百科文章得出的静态链接概率外，我们还能获得查询敏感的先验概率。我们在两个查询实体链接的基准数据集上进行了实验，即ERD14数据集和GERDAQ数据集。实验结果表明，我们的方法优于最先进的系统，在ERD14数据集上F1达到75.0%，在GERDAQ数据集上达到56.9%。
引用
@article{arxiv.1704.02788,
title = {Entity Linking for Queries by Searching Wikipedia Sentences},
author = {Chuanqi Tan and Furu Wei and Pengjie Ren and Weifeng Lv and Ming Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.02788},
year = {2017}
}