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基于多任务学习的短文本实体链接方法 被引量：6
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作者 詹飞 朱艳辉 +4 位作者 梁文桐 张旭 欧阳康 孔令巍 黄雅淋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期315-320,共6页
实体链接是明确文本中实体指称的重要手段,也是构建知识图谱的关键技术,在智能问答、信息检索等领域中具有重要作用,但由于短文本的上下文语境不丰富、表达不正式、语法结构不完整等特点,现有的短文本实体链接方法准确率较低。提出一种... 实体链接是明确文本中实体指称的重要手段,也是构建知识图谱的关键技术,在智能问答、信息检索等领域中具有重要作用,但由于短文本的上下文语境不丰富、表达不正式、语法结构不完整等特点,现有的短文本实体链接方法准确率较低。提出一种新的短文本实体链接方法,将多任务学习方法引入短文本实体链接过程中,从而增强短文本实体链接方法的效果。在此基础上,构建多任务学习模型,将短文本实体链接作为主任务,并引入实体分类作为辅助任务,促使模型学习到更加通用的底层表达,提高模型的泛化能力,优化模型在短文本实体链接任务中的表现。在CCKS2020测评任务2提供的数据集上的实验结果表明,辅助任务的引入能够缓解短文本实体链接过程中信息不充分的问题,且该多任务学习模型的F值为0.894 9,优于基于BERT编码器的单任务实体链接模型。 展开更多
关键词 短文本实体链接 多任务学习 实体分类 辅助任务 底层表达
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