الربط العصبي للعناصر من البداية إلى النهاية

ربط الكيانات (EL) هو مهمة أساسية لفهم النص المعجمي واستخراج المعلومات. تتعامل الطرق الشائعة بشكل منفصل مع مراحل رصد الإشارات (MD) وتفكيك الغموض في الكيانات (ED) في نظام ربط الكيانات، دون الاستفادة من اعتمادهما المتبادل. نقترح هنا أول نظام عصبي للنهاية إلى النهاية لربط الكيانات يكتشف ويربط الكيانات بشكل مشترك في وثيقة نصية. الفكرة الرئيسية هي اعتبار جميع الأجزاء المحتملة كإشارات محتملة وتعلم درجات التشابه السياقية على مرشحي الكيانات التي تكون مفيدة لكل من قرارات MD وED. المكونات الأساسية هي تمثيلات الإشارات الواعية بالسياق، تمثيلات الكيانات، وخريطة ذكر-كيان احتمالية، دون الحاجة إلى خصائص هندسية أخرى. عملياً، نظهر أن طريقة النهاية إلى النهاية لدينا تتفوق بشكل كبير على الأنظمة الشائعة على منصة جيربيل عندما يكون هناك بيانات تدريب كافية. بالمقابل، إذا كانت مجموعات البيانات الاختبار تتبع أعراف تسمية مختلفة عن مجموعة التدريب (مثل الاستعلامات/التغريدات مقابل الوثائق الإخبارية)، فإن نموذج ED الخاص بنا مقترن بنظام NER التقليدي يقدم أفضل دقة أو ثاني أفضل دقة في ربط الكيانات (EL).