ScholarGate
Assistent
Process / pipeline

Seguiment d'Entitats entre Documents — Resolució de Coreferència entre Documents

El seguiment d'entitats entre documents, conegut formalment com a resolució de coreferència entre documents, identifica i fusiona totes les referències a la mateixa entitat del món real escampades per una col·lecció de documents. Arrelada en el marc d'avaluació B3 introduït per Bagga i Baldwin (1998) i substancialment avançat pel model neural conjunt de Barhom et al. (2019), el mètode construeix clústers d'entitats que travessen els límits dels documents, permetent la comprensió multidocument, la població de bases de coneixement i l'anàlisi d'entitats a nivell de corpus.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. Bagga, A. & Baldwin, B. (1998). Algorithms for Scoring Coreference Chains. In Proceedings of the LREC 1998 Linguistic Coreference Workshop, pp. 563–566. link
  2. Barhom, S., Shwartz, V., Eirew, A., Bugert, M., Reimers, N. & Dagan, I. (2019). Revisiting Joint Modeling of Cross-document Entity and Event Coreference Resolution. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), pp. 4179–4189. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 1). Cross-Document Entity Coreference Resolution and Tracking. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/text-mining/cross-document-entity-tracking

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateCross-Document Entity Tracking (Cross-Document Entity Coreference Resolution and Tracking). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/text-mining/cross-document-entity-tracking · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026