ScholarGate
עוזר
Process / pipeline

קישור ישויות — טשטוש ישויות שמם

קישור ישויות (Entity linking) הוא משימת עיבוד שפה טבעית הממפה אזכורים של ישויות דו-משמעיות בטקסט — אנשים, מקומות, ארגונים — לרשומה הנכונה במסד נתונים של ידע (knowledge base) כגון Wikidata, DBpedia, או מילון תחום. המשימה, שנסקרה ועוצבה על ידי Milne ו-Witten (2008) ובהמשך ניגשה לגישות נוירוניות שנסקרו על ידי Sevgili ועמיתיו (2022), מעגנת טקסט חופשי בהפניות מובְנות וחד-משמעיות המשמשות בבניית גרפי ידע ובניתוח טקסט ממקורות מרובים.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  1. Milne, D. & Witten, I.H. (2008). Learning to Link with Wikipedia. CIKM (Proceedings of the 17th ACM Conference on Information and Knowledge Management). DOI: 10.1145/1458082.1458150
  2. Sevgili, O., Shelmanov, A., Arkhipov, M., Panchenko, A. & Biemann, C. (2022). Neural Entity Linking: A Survey of Models Based on Deep Learning. ACM Computing Surveys. DOI: 10.3233/SW-222986

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 1). Entity Linking (Named Entity Disambiguation). ScholarGate. https://scholargate.app/he/text-mining/entity-linking

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateEntity Linking (Entity Linking (Named Entity Disambiguation)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/text-mining/entity-linking · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026