2ヶ月前

神経言語間エンティティリンク킹

Avirup Sil; Gourab Kundu; Radu Florian; Wael Hamza
神経言語間エンティティリンク킹
要約

エンティティリンク(EL)における主要な課題は、異なるコンテキストで異なるエンティティを指す可能性のあるWikipediaへの参照を曖昧さ解消するために、コンテキスト情報を効果的に活用することである。この問題は、非英語の文書に記載された参照を英語版WikipediaのエントリにリンクするクロスリンガルELにおいてさらに深刻化する:言語間でテキストの手がかりを比較するためには、言語間でのテキスト断片の類似性を計算する必要がある。本論文では、複数の視点からクエリと候補文書間の細かい類似性と非類似性を学習し、畳み込みとテンソルネットワークを組み合わせたニューラルELモデルを提案する。さらに、多言語埋め込みを驚くほど効果的に利用することで、ゼロショット学習により他の言語にも適用できることが示される。提案システムは実証的な根拠に基づいており、英語だけでなくクロスリンガル(スペイン語および中国語)TAC 2015データセットでも最先端の結果を示している。

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