Entity linking functionality in spaCy: Grounding textual mentions to knowledge base concepts
Sofie Van Landeghem
Freelancer ML and NLP @ OxyKodit
实体链接
文本 -> 文档（Doc）-> NLP管道 (nlp)
当前的spaCy NLP管道完全基于文本信息本身进行处理： ● 将输入文本标记化为词语和句子 ● 解析句法和语法 ● 识别有意义的实体及其类型 ● ...
但是，如何将这些信息“锚定”到“现实世界”（或其近似表示——一个知识库）中呢？
实体链接示例
在这段文本中，所有这些“Byron”究竟指的是谁？
任务的复杂性
同义词 ● Augusta Byron = Ada Byron = Countess of Lovelace = Ada Lovelace = Ada King
一词多义 ● 曾有4位不同的男爵都名为“George Byron” ● “George Byron”是一位美国歌手 ● “George Byron Lyon-Fellowes”曾是渥太华市市长（1876年） ● ...
指代模糊 ● 例如：“The president”
上下文决定一切！
更多示例
Johny Carson：指的是美国脱口秀主持人，还是美式足球运动员？ Russ Cochran：指的是美国高尔夫球手，还是出版商？ Rose：指的是英国足球运动员，还是电视剧《神秘博士》中的角色？
