Process / pipeline

개체 연결 — 고유 개체 모호성 해소

개체 연결은 텍스트 내의 모호한 개체 언급(사람, 장소, 조직 등)을 위키데이터, DBpedia 또는 도메인 사전과 같은 지식 베이스의 올바른 레코드로 연결하는 자연어 처리 작업입니다. Milne과 Witten(2008)에 의해 조사되고 형성되었으며, 이후 Sevgili와 동료들(2022)에 의해 검토된 신경망 접근법은 자유 텍스트를 지식 그래프 구축 및 다중 소스 텍스트 분석에 사용되는 구조화되고 모호하지 않은 참조로 통합합니다.

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출처

  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

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

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이 방법을 참조하는 항목

ScholarGateEntity Linking (Entity Linking (Named Entity Disambiguation)). 2026-06-15에 다음에서 검색함: https://scholargate.app/ko/text-mining/entity-linking · 데이터셋: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026