Mi az az entity linking és mely modellek oldják meg?

Entitás összekapcsolás — ez a feladat az, hogy a szövegben említett entitásokat összekapcsoljuk a tudásbázisban vagy ontológiában szereplő konkrét rekordokkal (például a Wikipédia vagy egy tudás gráf esetében). A cél az, hogy meghatározzuk, melyik entitáshoz tartozik pontosan az említés, figyelembe véve a kontextust.

Az entitás összekapcsolás megoldására különböző modelleket alkalmaznak:

• Szabályok és heuristikák — korai megközelítések, amelyek a sztring egyezéseken és a kontextuális nyomokon alapulnak.
• Vektor alapú reprezentációkon (embedding) — kontextuális embeddingeket (például BERT) használnak az említés entitásokkal való összekapcsolására.
• Grafikus modellek — figyelembe veszik az entitások közötti kapcsolatokat a tudás gráfjában a pontosság növelése érdekében.
• Figyelem (attention) alapú neurális modellek — lehetővé teszik a kontextus és a kapcsolatok figyelembevételét az említések között.

Példa: egy modell először az "Apple" említést azonosítja a szövegben, majd a kontextus (például a "iPhone", "vállalat" szavak) felhasználásával összekapcsolja azt a "Apple Inc." entitással a tudásbázisban, nem pedig a gyümölccsel.