クロスドキュメントエンティティ追跡 — クロSSDドキュメントコリアレンス解決

クロスドキュメントエンティティ追跡、正式にはクロスドキュメントコリアレンス解決として知られるものは、文書コレクション全体に散在する同じ実世界エンティティへのすべての参照を識別し、マージします。BaggaとBaldwin (1998) によって導入されたB3評価フレームワークに根ざし、Barhomら (2019) のニューラル共同モデルによって大幅に進歩したこの手法は、文書境界をまたぐエンティティクラスタを構築し、マルチドキュメント理解、知識ベース構築、およびコーパス全体のエンティティ分析を可能にします。