Entity-Aspect Linking: Providing Fine-Grained Semantics of Entities in Context
Entity-Aspect Linking: Providing Fine-Grained Semantics of Entities in Context
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实体-方面链接：提供上下文中实体的细粒度语义
DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Laura Dietz
中科院分区：
文献类型：
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作者：
F. Nanni;Simone Paolo Ponzetto;Laura Dietz
实体链接技术的出现为数字图书馆中大型文本资源的组织、分类和分析提供了一种新的方法。然而，在许多情况下，到实体的链接仅提供相对粗粒度的语义信息。这是有问题的，特别是当实体与几个不同的事件、主题、角色相关时，更一般地说，当它具有不同的方面时。在这项工作中，我们介绍和解决的任务，实体方面的链接：给定一个实体的上下文通道中提到，我们完善的实体链接方面的实体，它是指。我们发现，在学习排名设置中，不同的功能和方面表示的组合正确预测实体方面的情况下，70%。此外，我们展示了显着的和一致的改进，使用实体方面链接的三个实体预测和分类任务相关的数字图书馆社区。
The availability of entity linking technologies provides a novel way to organize, categorize, and analyze large textual collections in digital libraries. However, in many situations a link to an entity offers only relatively coarse-grained semantic information. This is problematic especially when the entity is related to several different events, topics, roles, and -- more generally -- when it has different aspects. In this work, we introduce and address the task of entity-aspect linking: given a mention of an entity in a contextual passage, we refine the entity link with respect to the aspect of the entity it refers to. We show that a combination of different features and aspect representations in a learning-to-rank setting correctly predicts the entity-aspect in 70% of the cases. Additionally, we demonstrate significant and consistent improvements using entity-aspect linking on three entity prediction and categorization tasks relevant for the digital library community.