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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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2 篇 nikishina irina
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2 篇 英文

检索条件"主题词=Encoder-decoder neural network architecture"

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Deep JEDi: Deep Joint Entity Disambiguation to Wikipedia for Russian 8th

Deep JEDi: Deep Joint Entity Disambiguation to Wikipedia for...

引用

8th International Conference on Analysis of Images, Social networks, and Texts (AIST)

作者： Sysoev, Andrey Nikishina, Irina Russian Acad Sci Ivannikov Inst Syst Programming Moscow Russia Higher Sch Econ Moscow Russia

ISBN: (纸本)9783030373344;9783030373337

Over the past few years there has been a leap forward in both Entity Disambiguation and Entity Linking tasks. Meanwhile, Entity Disambiguation for Russian still lags behind advanced neural approaches developed for other languages. This paper introduces Deep JEDipurely neural architecture, intended to identify the correct meaning for each mention in text. Combining sequence translation and sequence labeling approaches, our model achieves promising results on the Russian Wikipedia dataset. Significant improvement of its performance is attained by specific decoder that incorporates information about target mention position into attention mechanism. Additionally, we compare different approaches for learning distributed representations for tokens and entities and prove the importance of enriching joint embeddings with information about knowledge base structure.

关键词： Disambiguation to Wikipedia Wikification for Russian encoder-decoder neural network architecture Joint embeddings Sequence labeling

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Smart Context Generation for Disambiguation to Wikipedia 7th

Smart Context Generation for Disambiguation to Wikipedia

引用

7th International Conference on Artificial Intelligence and Natural Language (AINL)

作者： Sysoev, Andrey Nikishina, Irina Russian Acad Sci Ivannikov Inst Syst Programming Moscow Russia Higher Sch Econ Moscow Russia

ISBN: (纸本)9783030012045;9783030012038

Wikification is a crucial NLP task that aims to identify entities in text and disambiguate their meaning. Being partially solved for English, the problem still remains fairly untouched for Russian. In this article we present a novel approach to Disambiguation to Wikipedia applied to the Russian language. Inspired by the neural Machine Translation task our method implements encoder-decoder neural network architecture. It translates text tokens into concept embeddings that are subsequently used as context for disambiguation. In order to test our hypothesis we add our context features to GLOW system considered a baseline. Moreover, we present commonly available dataset for the Disambiguation to Wikipedia task.

关键词： Disambiguation to Wikipedia Wikification for Russian encoder-decoder neural network architecture Concept embeddings

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