Ce este legarea entităților și ce modele o rezolvă?

Legarea entităților este sarcina de a lega mențiunile entităților din text cu înregistrări specifice dintr-o bază de cunoștințe sau ontologie (de exemplu, Wikipedia sau un grafic de cunoștințe). Scopul este de a determina la ce entitate se referă exact mențiunea, luând în considerare contextul.

Pentru rezolvarea legării entităților se folosesc diferite modele:

• Reguli și heuristici — abordări timpurii bazate pe potrivirea șirurilor și indicii contextuali.
• Modele bazate pe reprezentări vectoriale (embeddings) — utilizează embeddings contextuale (de exemplu, BERT) pentru a asocia mențiunea cu entitățile.
• Modele grafice — iau în considerare relațiile dintre entități în graficul de cunoștințe pentru a îmbunătăți acuratețea.
• Modele neuronale cu atenție (attention) — permit luarea în considerare a contextului și relațiilor dintre mențiuni.

Exemplu: un model poate mai întâi identifica mențiunea "Apple" în text, apoi, folosind contextul (de exemplu, cuvintele "iPhone", "companie"), să o asocieze cu entitatea "Apple Inc." din baza de cunoștințe, și nu cu fructul.