EAL: A Toolkit and Dataset for Entity-Aspect Linking

EAL: A Toolkit and Dataset for Entity-Aspect Linking
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EAL：实体-方面链接的工具包和数据集

DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries
影响因子：
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通讯作者：
Kiril Gashteovski
Kiril Gashteovski
中科院分区：
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文献类型：
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作者：
F. Nanni;Jingyi Zhang;Ferdinand Betz;Kiril Gashteovski

文献摘要

被引文献

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我们提供了用于实体方面链接的工具包和数据集。该工具将句子作为输入，并为每个提到的实体提供最相关的方面；它是用 Python 实现的，可作为脚本和在线演示使用。它伴随着第一个实体方面的大型数据集，其中包含 20,000 多个手动链接到最相关方面的实体，给定一个句子作为上下文。每个都以结构化方式表达为开放信息提取 (OIE) 三元组（主题、关系、对象），具有极性、模态、数量和属性的语义信息。
We present a toolkit and dataset for entity-aspect linking. The tool takes as input a sentence and provides the most relevant aspect for each mentioned entity; it is implemented in Python and available as a script and via an online demo. It is accompanied by the first large dataset of entity-aspects, comprising more than 20,000 entities manually linked to the most relevant aspect, given a sentence as context. Each is expressed in structured manner as Open Information Extraction (OIE) triples (Subject, Relation, Object), having semantic information for polarity, modality, quantity and attributions.