ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Tutorial on Entity Linking (Speaker: Laura Dietz)

nlp

Information Retrieval (Field Of Study)

Natural Language Processing (Industry)

entity disambiguation

entity linking

Tutorial (Industry)

Автор: Laura Deeds

Загружено: 2014-03-29

Просмотров: 6388

Описание: Abstract

Entity Linking or Entity Disambiguation refers to the task of aligning unstructured text to collections of linked data. Given a text that mentions an entity, the task is to establish a link between any substring that refers to an entity to the entity's entry in the knowledge base. For instance, in a text about the American University of Beirut, we want to identify all of the substrings that refer to AUB and annotate them with links into the knowledge base. In this talk we use Wikipedia as our example knowledge base, but approaches are directly applicable to any other collection of Linked Data.

A solution for Entity Linking is the key to extract more knowledge, such as facts and relations from text; Entity Linking provides the means to improve text retrieval (IR) and linked data retrieval.

In this talk I am going to cover several approaches to Entity Linking from simple to complex and discuss advantages and shortcomings. Different approaches will make use of natural language processing, information retrieval, machine learning and graphical probabilistic models.


Bio

Dr. Laura Dietz is a post-doctoral researcher working with Bruce Croft at the Center for Intelligent Information Retrieval (CIIR) at the University of Massachusetts. Before that she was working with Andrew McCallum at University of Massachusetts. She obtained her doctoral degree with a thesis on topic models for networked data from Max Planck Institute for Informatik in early 2011, being supervised by Tobias Scheffer and Gerhard Weikum.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Tutorial on Entity Linking (Speaker: Laura Dietz)

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Efficient One Pass End to End Entity Linking for Questions (Paper Explained)

Efficient One Pass End to End Entity Linking for Questions (Paper Explained)

Entity Disambiguation

Entity Disambiguation

Sofie Van Landeghem: Entity linking functionality in spaCy (spaCy IRL 2019)

Sofie Van Landeghem: Entity linking functionality in spaCy (spaCy IRL 2019)

Вот что будет с долларом и США! 100%

Вот что будет с долларом и США! 100%

Лучший способ распознавания именованных сущностей в 2024 году с помощью GliNER и spaCy — Zero Sho...

Лучший способ распознавания именованных сущностей в 2024 году с помощью GliNER и spaCy — Zero Sho...

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

Named Entity Recognition (NER): NLP Tutorial For Beginners - S1 E12

Named Entity Recognition (NER): NLP Tutorial For Beginners - S1 E12

Adding ENT_TYPE patterns into an EntityRuler in spaCy

Adding ENT_TYPE patterns into an EntityRuler in spaCy

Для Чего РЕАЛЬНО Нужен был ГОРБ Boeing 747?

Для Чего РЕАЛЬНО Нужен был ГОРБ Boeing 747?

LSTM is dead. Long Live Transformers!

LSTM is dead. Long Live Transformers!

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Training a custom ENTITY LINKING model with spaCy

Training a custom ENTITY LINKING model with spaCy

Record Linkage Explained

Record Linkage Explained

Part 1: entity linking via joint encoding of types, descriptions, and context

Part 1: entity linking via joint encoding of types, descriptions, and context

Tutorial 2: Extracting Information from Documents

Tutorial 2: Extracting Information from Documents

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Peter Baumgartner: Applied NLP: Lessons from the Field (spaCy IRL 2019)

Peter Baumgartner: Applied NLP: Lessons from the Field (spaCy IRL 2019)

Domain-Specific Entity Extraction from Unstructured Text - Zoran Dzunic and Mohamed AdelHady

Domain-Specific Entity Extraction from Unstructured Text - Zoran Dzunic and Mohamed AdelHady

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]