SlugNERDS：一种面向开放域对话系统的命名实体识别工具
计算与语言
2018-05-11 v1
摘要
在对话系统中，命名实体识别（NER）与命名实体链接（NEL）任务是理解用户意图的重要预处理步骤，尤其在开放域交互中，我们无法依赖特定领域的推理。UCSC 作为 2017 年 Amazon Alexa Prize 竞赛的受资助团队之一，研发了 Slugbot——一个面向闲聊的开放域社交机器人。在构建 Slugbot 时，我们发现了与 NER 和 NEL 相关的若干挑战，例如 NE 标签过于粗粒度，或实体类型未链接到有用的本体。此外，我们发现传统方法在我们的语境下表现不佳：即便是为推文或其他社交媒体数据设计的系统，在对话系统中也表现不好。本文中，我们介绍 Slugbot 的对话系统命名实体识别（SlugNERDS），一种为应对这些问题而优化的 NER 与 NEL 工具。我们描述了作为该工作一部分正在构建的两个新资源：SlugEntityDB 与 SchemaActuator。我们相信这些资源将对研究界有用。
引用
@article{arxiv.1805.03784,
title = {SlugNERDS: A Named Entity Recognition Tool for Open Domain Dialogue Systems},
author = {Kevin K. Bowden and Jiaqi Wu and Shereen Oraby and Amita Misra and Marilyn Walker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.03784},
year = {2018}
}
备注
Resources can be found: https://nlds.soe.ucsc.edu/node/56