面向上下文命名实体检索的术语相关性反馈
信息检索
2018-01-10 v1
摘要
我们探讨了用户在上下文命名实体检索（CNER）中的作用，表明（1）用户识别重要的语境承载词优于自动化方法，且（2）若用户指出这些词的相对重要性，则可获得进一步的提升。CNER在精神上与列表问答和实体消歧相似。然而，CNER的主要焦点是获取用户反馈以即时构建一类实体的轮廓，并用其从自由文本中检索实体。给定一个句子以及从该句子中选出的一个实体，CNER旨在检索包含与查询实体相似实体的句子。本文探索从人类处获取术语相关性反馈与重要性权重，以改进CNER系统。我们基于IR研究人员以及众包工作者的工作汇报了我们的发现。
引用
@article{arxiv.1801.02687,
title = {Term Relevance Feedback for Contextual Named Entity Retrieval},
author = {Sheikh Muhammad Sarwar and John Foley and James Allan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.02687},
year = {2018}
}