질의 응답 데이터에서 개체 범주를��越하여 개선된 개체 연결을 위한 맥락 입자도 혼합 注意：在韩文中，“跨越”通常翻译为“넘어”，但在学术翻译中，为了保持术语的一致性和准确性，这里使用了“穿越”（穿越하여）的表达方式。不过，根据具体上下文，也可以考虑使用“넘어”或“横断”（横断하여）。如果您有特定的偏好，请告知我。

지식 기반 질문 응답 접근 방식의 첫 번째 단계는 입력 질문에 있는 엔티티를 연결하는 것입니다. 본 연구에서는 질문 응답 작업의 맥락에서 엔티티 연결을 조사하고, 주변 문맥을 다양한 세분화 수준으로 모델링하는 엔티티 언급 검출 및 엔티티 해석을 위한 공동 최적화된 신경망 구조를 제시합니다. 우리는 위키데이터 지식 기반과 사용 가능한 질문 응답 데이터셋을 활용하여 질문 응답 데이터에서의 엔티티 연결 벤치마크를 생성합니다. 우리의 접근 방식은 이 데이터에서 이전 최신 시스템을 능가하며, 최종 점수에서 평균 8%의 개선 효과를 보였습니다. 또한, 우리의 모델이 다양한 엔티티 카테고리에서 우수한 성능을 발휘함을 입증하였습니다.