文件名称：acl2020-interactive-entity-linking
文件大小：694KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-15 10:20:43
annotation inception entity-linking human-in-the-loop Python
从零到英雄：低资源域中的环内实体链接 Jan-Christoph Klie，Richard Eckart de Castilho和Iryna Gurevych [ACL 2020文章]（将出现）的实验源代码。 摘要：实体链接（EL）与针对知识库（KB）的文本中的实体提及的歧义消除有关。 在人文，技术写作和生物医学等许多领域，至关重要的是要使文本具有语义丰富性并发现更多的知识。 在此类域中使用EL需要处理嘈杂的文本，较低的资源设置和特定于域的KB。 现有方法对此最不合适，因为它们依赖于训练数据。 但是，在上述情况下，几乎没有带注释的数据，需要从头开始创建。 因此，我们提出了一种新颖的领域不可知论的环人注解方法：我们使用推荐器来建议潜在的概念和自适应候选者排名，从而加快了整个注解过程，并减少了用户的乏味。 我们在对困难文本的模拟中评估了我们的排名方法，结果表明，该方法在排名准确性上大大优于强
【文件预览】：
acl2020-interactive-entity-linking-master
----NOTICE.txt(282B)
----linker()
--------data()
--------fuseki()
--------requirements.txt(1KB)
--------generated()
--------scripts()
--------gleipnir()
----data-converter()
--------pom.xml(7KB)
--------hist1641.ttl(306KB)
--------src()
----.gitignore(5KB)
----README.md(6KB)
----LICENSE.txt(11KB)