ESBM：一个实体摘要基准
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2020-03-26 v1 计算与语言
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摘要
实体摘要是通过从 RDF 数据中选取大小受限的三元组子集来为实体计算最优紧凑摘要的问题。实体摘要支撑着多种应用并带来了丰硕的研究成果。然而，缺乏覆盖现有系统广泛谱系的评估工作。原因之一在于缺乏用于评估的基准。一些基准已不再可用，而另一些则规模较小且存在局限。在本文中，我们创建了实体摘要基准（ESBM），它克服了现有基准的局限并满足基准的标准诉求。利用这个可用于评估通用实体摘要器的最大可用基准，我们开展了迄今最广泛的实验，对 9 个现有系统进行了比较。考虑到所有这些系统均为无监督的，我们还实现并评估了一个基于监督学习的系统作为参考。
引用
@article{arxiv.2003.03734,
title = {ESBM: An Entity Summarization BenchMark},
author = {Qingxia Liu and Gong Cheng and Kalpa Gunaratna and Yuzhong Qu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.03734},
year = {2020}
}
备注
16 pages, accepted to the Resource Track of ESWC 2020