Kas yra entity linking ir kokie modeliai tai sprendžia?

Entitetų susiejimas yra užduotis susieti tekste paminėtus entitetus su konkrečiais įrašais žinių bazėje ar ontologijoje (pavyzdžiui, Wikipedia ar žinių grafe). Tikslas yra nustatyti, su kuria būtent entitete susijusi paminėjimas, atsižvelgiant į kontekstą.

Sprendžiant entitetų susiejimą naudojami įvairūs modeliai:

• Taisyklės ir heuristikos — ankstyvieji požiūriai, pagrįsti eilutės atitikimu ir kontekstiniais užuominomis.
• Modeliai, pagrįsti vektorinėmis reprezentacijomis (embedding) — naudoja kontekstinius embedding'us (pavyzdžiui, BERT), kad suderintų paminėjimą su entitetais.
• Grafų modeliai — atsižvelgia į ryšius tarp entitetų žinių grafe, siekiant pagerinti tikslumą.
• Neuroniniai modeliai su dėmesiu (attention) — leidžia atsižvelgti į kontekstą ir ryšius tarp paminėjimų.

Pavyzdžiui: modelis gali pirmiausia nustatyti paminėjimą "Apple" tekste, tada, naudodamas kontekstą (pavyzdžiui, žodžius "iPhone", "įmonė"), jį susieti su "Apple Inc." entitetu žinių bazėje, o ne su vaisiumi.