音乐遗产历史实体链接
计算与语言
2025-02-21 v1
摘要
将文本中出现的命名实体链接到知识库（KB）中的对应实体是一项具有挑战性的任务，尤其是在处理历史文本时。本文介绍了 Musical Heritage named Entities Recognition, Classification and Linking (MHERCL)，是一个由手动标注的、来自音乐领域历史期刊的句子构成的新型基准数据集。MHERCL 包含在最著名知识库中缺乏或未出现的命名实体。我们在实体链接（Entity Linking, EL）任务上实验了多个最先进模型，表明 MHERCL 对所有模型都具有挑战性。我们提出了一种 novel 的无监督 EL 模型，以及一种利用知识图谱（KGs）扩展监督式实体链接器的方法，以应对历史文档所面临的主要难题。我们的实验表明，依赖无监督技术并通过基于 KGs 的逻辑约束以及用于预测未被引用知识库中表示的实体（即 NIL 实体）的启发式方法，可在历史文档上实现更好的实体链接性能。
引用
@article{arxiv.2502.09168,
title = {Musical Heritage Historical Entity Linking},
author = {Arianna Graciotti and Nicolas Lazzari and Valentina Presutti and Rocco Tripodi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.09168},
year = {2025}
}
备注
To appear in Artificial Intelligence Review Journal