SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:1bd6c347-8ed2-4c32-923f-a352af1bff6a"
 

Sökning: id:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:1bd6c347-8ed2-4c32-923f-a352af1bff6a" > Hedwig : A named en...

Hedwig : A named entity linker

Klang, Marcus (författare)
Lund University,Lunds universitet,Robotik och Semantiska System,Institutionen för datavetenskap,Institutioner vid LTH,Lunds Tekniska Högskola,Robotics and Semantic Systems,Department of Computer Science,Departments at LTH,Faculty of Engineering, LTH
Nugues, Pierre (författare)
Lund University,Lunds universitet,Institutionen för datavetenskap,Institutioner vid LTH,Lunds Tekniska Högskola,Department of Computer Science,Departments at LTH,Faculty of Engineering, LTH
Calzolari, Nicoletta (redaktör/utgivare)
visa fler...
Bechet, Frederic (redaktör/utgivare)
Blache, Philippe (redaktör/utgivare)
Choukri, Khalid (redaktör/utgivare)
Cieri, Christopher (redaktör/utgivare)
Declerck, Thierry (redaktör/utgivare)
Goggi, Sara (redaktör/utgivare)
Isahara, Hitoshi (redaktör/utgivare)
Maegaard, Bente (redaktör/utgivare)
Mariani, Joseph (redaktör/utgivare)
Mazo, Helene (redaktör/utgivare)
Moreno, Asuncion (redaktör/utgivare)
Odijk, Jan (redaktör/utgivare)
Piperidis, Stelios (redaktör/utgivare)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2020
2020
Engelska 8 s.
Ingår i: LREC 2020 - 12th International Conference on Language Resources and Evaluation, Conference Proceedings. - 9791095546344 ; , s. 4501-4508
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Named entity linking is the task of identifying mentions of named things in text, such as “Barack Obama” or “New York”, and linking these mentions to unique identifiers. In this paper, we describe Hedwig, an end-to-end named entity linker, which uses a combination of word and character BILSTM models for mention detection, a Wikidata and Wikipedia-derived knowledge base with global information aggregated over nine language editions, and a PageRank algorithm for entity linking. We evaluated Hedwig on the TAC2017 dataset, consisting of news texts and discussion forums, and we obtained a final score of 59.9% on CEAFmC+, an improvement over our previous generation linker Ugglan, and a trilingual entity link score of 71.9%.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Språkteknologi (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Language Technology (hsv//eng)

Nyckelord

Named entity annotation
Named entity linking
Named entity recognition

Publikations- och innehållstyp

kon (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy