Entitāšu izsekošana starp dokumentiem — korelācijas izšķiršana starp dokumentiem
Entitāšu izsekošana starp dokumentiem, formāli pazīstama kā korelācijas izšķiršana starp dokumentiem, identificē un apvieno visas atsauces uz vienu un to pašu reālās pasaules entitāti, kas izkaisītas dažādos dokumentos. Balstoties uz B3 novērtēšanas sistēmu, ko ieviesa Bagga un Boldvins (1998) un ko būtiski attīstījis Barhoma et al. (2019) neirālais kopīgais modelis, šī metode veido entitāšu kopas, kas aptver dokumentu robežas — nodrošinot vairāku dokumentu izpratni, zināšanu bāzes aizpildīšanu un entitāšu analīzi visā korpusā.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- Bagga, A. & Baldwin, B. (1998). Algorithms for Scoring Coreference Chains. In Proceedings of the LREC 1998 Linguistic Coreference Workshop, pp. 563–566. link ↗
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Cross-Document Entity Coreference Resolution and Tracking. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Koreferenču izšķiršanaTeksta ieguve↔ compare
- Entītiju saistīšanaTeksta ieguve↔ compare
- Informācijas ieguveTeksta ieguve↔ compare
- Nosaukuma entītiju atpazīšana (NER)Teksta ieguve↔ compare
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →