MuVER：利用多视角实体表示改进第一阶段实体检索
计算与语言
2021-09-14 v1
摘要
实体检索旨在从海量知识库中将提及消歧为规范实体，是自然语言处理中许多任务的基础。实体检索的最新进展表明，若实体仅由描述标识，双编码器结构是一种强大且高效的候选提名框架。然而，它们忽略了实体提及的含义在不同语境中有所差异、且与描述的各个部分相关这一性质，而先前工作将这些部分等同对待。在本工作中，我们提出多视角实体表示 (MuVER)，一种用于实体检索的新方法，其为实体描述构建多视角表示，并通过启发式搜索方法逼近提及的最优视角。我们的方法在 ZESHEL 上取得了最先进的性能，并在三个标准实体链接数据集上提升了候选质量。
引用
@article{arxiv.2109.05716,
title = {MuVER: Improving First-Stage Entity Retrieval with Multi-View Entity Representations},
author = {Xinyin Ma and Yong Jiang and Nguyen Bach and Tao Wang and Zhongqiang Huang and Fei Huang and Weiming Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.05716},
year = {2021}
}
备注
Accepted by EMNLP 2021