Was ist Entity Linking und welche Modelle lösen es?

Entity Linking ist die Aufgabe, Erwähnungen von Entitäten im Text mit bestimmten Einträgen in einer Wissensdatenbank oder Ontologie zu verknüpfen (z.B. in Wikipedia oder in einem Wissensgraphen). Das Ziel ist es, zu bestimmen, auf welche Entität sich die Erwähnung genau bezieht, unter Berücksichtigung des Kontexts.

Zur Lösung des Entity Linkings werden verschiedene Modelle eingesetzt:

• Regeln und Heuristiken — frühe Ansätze, die auf String-Übereinstimmungen und kontextuellen Hinweisen basieren.
• Modelle auf Basis von Vektor-Darstellungen (Embeddings) — verwenden kontextuelle Embeddings (z.B. BERT), um die Erwähnung mit Entitäten abzugleichen.
• Graphmodelle — berücksichtigen die Beziehungen zwischen Entitäten in einem Wissensgraphen, um die Genauigkeit zu verbessern.
• Neuronale Modelle mit Aufmerksamkeit (Attention) — ermöglichen die Berücksichtigung des Kontexts und der Beziehungen zwischen Erwähnungen.

Beispiel: Ein Modell kann zunächst die Erwähnung "Apple" im Text erkennen, dann, unter Verwendung des Kontexts (z.B. die Wörter "iPhone", "Unternehmen"), diese mit der Entität "Apple Inc." in der Wissensdatenbank verknüpfen, und nicht mit der Frucht.