Entitätserkennung
Entity Linking ist eine wichtige Aufgabe im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung und zielt darauf ab, Entitäten, die im Text erwähnt werden (wie bekannte Personen, Orte oder Unternehmen), mit eindeutigen Identitäten in einer Wissensdatenbank zu verknüpfen. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, Entitätserwähnungen im Text zu identifizieren und aufzulösen und sie mit den richtigen Einträgen in der Wissensdatenbank zu verlinken, um eine genaue Verständnis- und Referenzierung der Entitäten zu erreichen. Entity Linking hat erhebliche Anwendungswerte in Bereichen wie Informationsabruf, Wissensgraphenkonstruktion, semantische Analyse und anderen, indem es die Fähigkeit des Systems verbessert, Textinhalte zu verstehen und zu verarbeiten.
AIDA-CoNLL
SpEL-large (2023)
KILT: AIDA-YAGO2
GENRE
KILT: WNED-CWEB
GENRE
KILT: WNED-WIKI
GENRE
MSNBC
Kannan Ravi et al. (2021)
WiC-TSV
Human
Derczynski
De Cao et al. (2021a)
FUNSD
GeoLayoutLM
EC-FUNSD
N3-Reuters-128
E2E
OKE-2015
E2E
OKE-2016
E2E
KORE50
CoNLL-Aida
Raiman & Raiman 2018
MedMentions
N3-RSS-500
ReLiK-Large
TAC-KBP 2010
AIDA/testc
SpEL-large (2023)
BC7 NLM-Chem
Rare Diseases Mentions in MIMIC-III (Text-to-UMLS)
Rare Diseases Mentions in MIMIC-III
WebQSP-WD
ReFinED
ZESHEL
ArboEL
FIGER
ERNIE
GUM
Rare Diseases Mentions in MIMIC-III Radiology Reports (Text-to-UMLS)
SemEHR+WS (rules+BlueBERT) with tuning number of training data
REBEL