基于 TypeNet 的更细粒度实体类型标注
计算与语言
2017-11-17 v1 神经与进化计算
摘要
我们考虑在一个极细粒度的类型集合上进行实体类型标注这一具有挑战性的问题，其中单个提及或实体可具有许多同时存在的且常为层次化结构的类型。尽管该问题十分重要，但以细粒度、深层类型层次并与现有知识库对齐的资源形式却相对匮乏。为此，我们引入 TypeNet，一个由超过 1941 个类型按层次组织而成的实体类型数据集，通过手动标注从 1081 个 Freebase 类型到 WordNet 的映射获得。我们还试验了几种可与最先进系统媲美的模型，并探索了将层次上的结构损失与标准提及类型损失相结合的技术，作为在该数据集上未来研究的第一步。
引用
@article{arxiv.1711.05795,
title = {Finer Grained Entity Typing with TypeNet},
author = {Shikhar Murty and Patrick Verga and Luke Vilnis and Andrew McCallum},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.05795},
year = {2017}
}
备注
Accepted at 6th Workshop on Automated Knowledge Base Construction (AKBC) at NIPS 2017