Šta je povezivanje entiteta i koje modele rešavaju?

Povezivanje entiteta je zadatak povezivanja pomena entiteta u tekstu sa specifičnim zapisima u bazi znanja ili ontologiji (na primer, u Vikipediji ili u grafu znanja). Cilj je da se odredi na koju tačno entitet se odnosi pomen, uzimajući u obzir kontekst.

Za rešavanje povezivanja entiteta koriste se različiti modeli:

• Pravila i heuristike — rani pristupi zasnovani na podudaranju nizova i kontekstualnim naznakama.
• Modeli zasnovani na vektorskim predstavama (embedding) — koriste kontekstualne embeddinge (na primer, BERT) za usklađivanje pomena sa entitetima.
• Grafički modeli — uzimaju u obzir veze između entiteta u grafu znanja radi poboljšanja tačnosti.
• Neuronski modeli sa pažnjom (attention) — omogućavaju uzimanje u obzir konteksta i odnosa između pomena.

Primer: model može prvo da identifikuje pomen "Apple" u tekstu, zatim, koristeći kontekst (na primer, reči "iPhone", "kompanija"), da ga poveže sa entitetom "Apple Inc." u bazi znanja, a ne sa voćem.