Qu'est-ce que le lien d'entités et quels modèles le résolvent?

La liaison d’entités est la tâche de relier les mentions d’entités dans un texte à des enregistrements spécifiques dans une base de connaissances ou une ontologie (par exemple, Wikipédia ou un graphe de connaissances). L’objectif est de déterminer à quelle entité précise se réfère la mention, en tenant compte du contexte.

Pour résoudre la liaison d’entités, différentes modèles sont utilisés :

• Règles et heuristiques — approches précoces basées sur la correspondance de chaînes et des indices contextuels.
• Modèles basés sur des représentations vectorielles (embeddings) — utilisent des embeddings contextuels (par exemple, BERT) pour associer la mention aux entités.
• Modèles de graphes — prennent en compte les relations entre les entités dans un graphe de connaissances pour améliorer la précision.
• Modèles neuronaux avec attention — permettent de prendre en compte le contexte et les relations entre les mentions.

Exemple : un modèle peut d’abord identifier la mention "Apple" dans le texte, puis, en utilisant le contexte (par exemple, les mots "iPhone", "entreprise"), la relier à l’entité "Apple Inc." dans la base de connaissances, et non au fruit.