面向集体实体消歧的配对链接：二者胜过多者
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2018-07-17 v3 计算与语言
摘要
集体实体消歧旨在通过将文档中的多个提及联合解析并链接到知识库中相应的实体。以往工作主要基于同一文档内实体高度相关的潜在假设。然而，这些被提及实体在现实中实际相连的程度很少被研究，从而引发了有趣的研究问题。我们首次表明，被提及实体之间的语义关系实际上比预期更为稀疏。这可归因于噪声、数据稀疏性和知识库不完整等多种原因。作为应对，我们提出MINTREE，一种用于实体消歧问题的基于树的新目标函数。MINTREE背后的核心直觉是相干性松弛的概念，其利用最小生成树的权重来度量实体间的相干性。基于这一新目标，我们设计了一种称为配对链接(Pair-Linking)的新型实体消歧算法。配对链接不考量所有给定提及，而是在每一步迭代地选取置信度最高的一对进行决策。通过大量实验，我们表明该方法不仅比许多最先进的集体链接算法更准确，而且出奇地更快。
引用
@article{arxiv.1802.01074,
title = {Pair-Linking for Collective Entity Disambiguation: Two Could Be Better Than All},
author = {Minh C. Phan and Aixin Sun and Yi Tay and Jialong Han and Chenliang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.01074},
year = {2018}
}