Sökning: onr:"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
- Relaterad länk:
-
https://www.aclweb.o... (free)
-
visa fler...
-
https://lup.lub.lu.s...
-
visa färre...
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
- Av författaren/redakt...
-
Klang, Marcus
-
Nugues, Pierre
-
Calzolari, Nicol ...
-
Bechet, Frederic
-
Blache, Philippe
-
Choukri, Khalid
-
visa fler...
-
Cieri, Christoph ...
-
Declerck, Thierr ...
-
Goggi, Sara
-
Isahara, Hitoshi
-
Maegaard, Bente
-
Mariani, Joseph
-
Mazo, Helene
-
Moreno, Asuncion
-
Odijk, Jan
-
Piperidis, Steli ...
-
visa färre...
- Om ämnet
-
- NATURVETENSKAP
-
NATURVETENSKAP
-
och Data och informa ...
-
och Datavetenskap
-
- NATURVETENSKAP
-
NATURVETENSKAP
-
och Data och informa ...
-
och Språkteknologi
- Artiklar i publikationen
-
LREC 2020 - 12th ...
- Av lärosätet
-
Lunds universitet