{"id":477107,"date":"2023-08-09T09:07:44","date_gmt":"2023-08-09T09:07:44","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:14:02","modified_gmt":"2023-09-05T11:14:02","slug":"entity-linking","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wiki\/entity-linking\/","title":{"rendered":"Vincula\u00e7\u00e3o de entidades"},"content":{"rendered":"<h2>Introdu\u00e7\u00e3o<\/h2>\n<p>A vincula\u00e7\u00e3o de entidades, tamb\u00e9m conhecida como vincula\u00e7\u00e3o de entidades nomeadas ou resolu\u00e7\u00e3o de entidades, \u00e9 uma tarefa crucial de processamento de linguagem natural (PNL) que visa conectar men\u00e7\u00f5es textuais de entidades (por exemplo, pessoas, lugares, organiza\u00e7\u00f5es e objetos) \u00e0s suas entradas correspondentes em um conhecimento. base ou banco de dados. Este processo garante que refer\u00eancias amb\u00edguas no texto sejam resolvidas com precis\u00e3o para entidades espec\u00edficas, melhorando assim a recupera\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es e a representa\u00e7\u00e3o do conhecimento.<\/p>\n<h2>A origem da vincula\u00e7\u00e3o de entidades<\/h2>\n<p>O conceito de liga\u00e7\u00e3o de entidades remonta ao in\u00edcio dos anos 2000, quando pesquisadores na \u00e1rea de recupera\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00e3o e lingu\u00edstica computacional buscaram maneiras de melhorar o desempenho dos motores de busca conectando consultas a entidades em uma base de conhecimento estruturada. A primeira men\u00e7\u00e3o \u00e0 vincula\u00e7\u00e3o de entidades pode ser atribu\u00edda ao artigo \u201cMention Detection: Heuristics for the OntoNotes annotations\u201d de Heng Ji, et al., publicado em 2010. Desde ent\u00e3o, a t\u00e9cnica evoluiu significativamente, alimentada por avan\u00e7os na PNL e no conhecimento. representa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<h2>Compreendendo a vincula\u00e7\u00e3o de entidades<\/h2>\n<p>Basicamente, a vincula\u00e7\u00e3o de entidades envolve tr\u00eas etapas principais:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Detec\u00e7\u00e3o de men\u00e7\u00e3o<\/strong>: Identificar e extrair entidades nomeadas (men\u00e7\u00f5es) de dados de texto n\u00e3o estruturados.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Gera\u00e7\u00e3o de Candidatos<\/strong>: Gerando um conjunto de entidades candidatas a partir de uma base de conhecimento que poderia potencialmente corresponder \u00e0s men\u00e7\u00f5es extra\u00eddas.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Desambigua\u00e7\u00e3o de Entidade<\/strong>: Resolver a entidade correta para cada men\u00e7\u00e3o considerando informa\u00e7\u00f5es contextuais, resolu\u00e7\u00e3o de correfer\u00eancia e v\u00e1rios algoritmos de desambigua\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>A estrutura interna da vincula\u00e7\u00e3o de entidades<\/h2>\n<p>Os sistemas de vincula\u00e7\u00e3o de entidades s\u00e3o normalmente compostos de v\u00e1rios componentes:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Pr\u00e9-processando<\/strong>: etapas de pr\u00e9-processamento de texto, como tokeniza\u00e7\u00e3o, marca\u00e7\u00e3o de classe gramatical e reconhecimento de entidade nomeada, s\u00e3o essenciais para identificar e extrair men\u00e7\u00f5es com precis\u00e3o.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Gera\u00e7\u00e3o de Candidatos<\/strong>: esta etapa envolve consultar uma base de conhecimento (como Wikipedia, Freebase ou DBpedia) para obter entidades candidatas com base nas men\u00e7\u00f5es extra\u00eddas.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Extra\u00e7\u00e3o de recursos<\/strong>: Caracter\u00edsticas, como informa\u00e7\u00f5es de contexto, popularidade da entidade e medidas de similaridade, s\u00e3o calculadas para auxiliar no processo de desambigua\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Modelo de Desambigua\u00e7\u00e3o<\/strong>: Modelos de aprendizado de m\u00e1quina (por exemplo, supervisionados, n\u00e3o supervisionados ou baseados em gr\u00e1ficos de conhecimento) s\u00e3o empregados para determinar a entidade mais adequada para cada men\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Principais recursos de vincula\u00e7\u00e3o de entidades<\/h2>\n<p>A vincula\u00e7\u00e3o de entidades exibe v\u00e1rios recursos importantes que a tornam uma t\u00e9cnica valiosa de PNL:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Compreens\u00e3o Sem\u00e2ntica<\/strong>: a vincula\u00e7\u00e3o de entidades vai al\u00e9m da correspond\u00eancia de palavras-chave e compreende a sem\u00e2ntica subjacente, permitindo uma compreens\u00e3o mais profunda dos dados textuais.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Integra\u00e7\u00e3o da base de conhecimento<\/strong>: ao conectar as men\u00e7\u00f5es a uma base de conhecimento, a vincula\u00e7\u00e3o de entidades permite o enriquecimento de texto n\u00e3o estruturado com informa\u00e7\u00f5es estruturadas.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Resolu\u00e7\u00e3o de Correfer\u00eancia<\/strong>: a vincula\u00e7\u00e3o de entidades geralmente envolve resolu\u00e7\u00e3o de correfer\u00eancia, o que ajuda no tratamento de pronomes e outras refer\u00eancias indiretas a entidades.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Vincula\u00e7\u00e3o de entidades multil\u00edngues<\/strong>: Sistemas avan\u00e7ados de vincula\u00e7\u00e3o de entidades tamb\u00e9m podem vincular men\u00e7\u00f5es em diferentes idiomas, facilitando a recupera\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de informa\u00e7\u00f5es multil\u00edngues.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Tipos de vincula\u00e7\u00e3o de entidades<\/h2>\n<p>A vincula\u00e7\u00e3o de entidades pode ser classificada em diferentes tipos com base no contexto e nas aplica\u00e7\u00f5es. Aqui est\u00e3o os principais tipos:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Tipo<\/th>\n<th>Descri\u00e7\u00e3o<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Vincula\u00e7\u00e3o do gr\u00e1fico de conhecimento<\/strong><\/td>\n<td>Vincular entidades no texto a um gr\u00e1fico de conhecimento (por exemplo, Wikip\u00e9dia) para aproveitar as informa\u00e7\u00f5es estruturadas do gr\u00e1fico.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Vincula\u00e7\u00e3o de entidades entre documentos<\/strong><\/td>\n<td>Resolver men\u00e7\u00f5es de entidades em v\u00e1rios documentos para estabelecer conex\u00f5es entre entidades.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Desambigua\u00e7\u00e3o de entidade nomeada<\/strong><\/td>\n<td>Concentrando-se em vincular men\u00e7\u00f5es de entidades nomeadas \u00e0s suas entradas corretas em uma base de conhecimento.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Resolu\u00e7\u00e3o de co-refer\u00eancia<\/strong><\/td>\n<td>Abordar co-refer\u00eancias (por exemplo, pronomes) para determinar as entidades referenciadas.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Maneiras de usar vincula\u00e7\u00e3o de entidades e desafios relacionados<\/h2>\n<p>A vincula\u00e7\u00e3o de entidades encontra aplicativos em v\u00e1rios dom\u00ednios, incluindo:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Recupera\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00e3o<\/strong>: Melhorar os motores de busca, fornecendo resultados mais relevantes e precisos com base em entidades vinculadas.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Sistemas de resposta a perguntas<\/strong>: Aprimorando a resposta a perguntas ao compreender as refer\u00eancias de entidades em consultas e documentos.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Constru\u00e7\u00e3o do Gr\u00e1fico de Conhecimento<\/strong>: Enriquecimento e expans\u00e3o de gr\u00e1ficos de conhecimento por meio de vincula\u00e7\u00e3o automatizada de novas entidades.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Os desafios associados \u00e0 vincula\u00e7\u00e3o de entidades incluem:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Ambiguidade<\/strong>: A resolu\u00e7\u00e3o de men\u00e7\u00f5es amb\u00edguas de entidades requer algoritmos sofisticados e an\u00e1lise de contexto.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Escalabilidade<\/strong>: Lidar com entidades vinculadas em grande escala com vastas bases de conhecimento pode ser intensivo em termos computacionais.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Varia\u00e7\u00e3o de idioma e dom\u00ednio<\/strong>: Adaptar a liga\u00e7\u00e3o de entidades a diferentes idiomas e dom\u00ednios especializados exige t\u00e9cnicas robustas.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Principais caracter\u00edsticas e compara\u00e7\u00f5es<\/h2>\n<p>Aqui est\u00e3o algumas compara\u00e7\u00f5es entre vincula\u00e7\u00e3o de entidades e termos relacionados:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Aspecto<\/th>\n<th>Vincula\u00e7\u00e3o de entidades<\/th>\n<th>Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER)<\/th>\n<th>Resolu\u00e7\u00e3o de Correfer\u00eancia<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Objetivo<\/strong><\/td>\n<td>Vincular men\u00e7\u00f5es a entidades<\/td>\n<td>Identificar e classificar entidades<\/td>\n<td>Conecte pronomes a entidades referentes<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Escopo<\/strong><\/td>\n<td>An\u00e1lise de texto completo<\/td>\n<td>Limitado a entidades nomeadas no texto<\/td>\n<td>Concentra-se em co-refer\u00eancias dentro do texto<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Sa\u00edda<\/strong><\/td>\n<td>Entidades vinculadas<\/td>\n<td>Tipos de entidade reconhecidos<\/td>\n<td>Pronomes e refer\u00eancias substitu\u00eddos<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Aplicativo<\/strong><\/td>\n<td>Enriquecimento de conhecimento<\/td>\n<td>Extra\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es<\/td>\n<td>Processamento de linguagem natural aprimorado<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>T\u00e9cnicas<\/strong><\/td>\n<td>Gera\u00e7\u00e3o de candidatos, modelos de desambigua\u00e7\u00e3o<\/td>\n<td>Aprendizado de m\u00e1quina, m\u00e9todos baseados em regras<\/td>\n<td>Aprendizado de m\u00e1quina, m\u00e9todos baseados em regras<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Perspectivas e Tecnologias Futuras<\/h2>\n<p>O futuro da vincula\u00e7\u00e3o de entidades \u00e9 promissor, com pesquisas e avan\u00e7os cont\u00ednuos em PNL, IA e representa\u00e7\u00e3o de conhecimento. Algumas potenciais tecnologias e perspectivas futuras incluem:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Incorpora\u00e7\u00f5es contextuais<\/strong>: Utilizando incorpora\u00e7\u00f5es contextuais profundas como BERT e GPT-3 para melhorar a precis\u00e3o da vincula\u00e7\u00e3o de entidades.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Vincula\u00e7\u00e3o de entidades multimodais<\/strong>: Estendendo a vincula\u00e7\u00e3o de entidades para incorporar informa\u00e7\u00f5es de fontes de imagens, \u00e1udio e v\u00eddeo.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Vincula\u00e7\u00e3o de entidade zero-shot<\/strong>: habilitando a vincula\u00e7\u00e3o de entidades para entidades n\u00e3o presentes nos dados de treinamento, usando t\u00e9cnicas de poucos ou zero disparos.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Vincula\u00e7\u00e3o de entidades e servidores proxy<\/h2>\n<p>Provedores de servidores proxy como OneProxy podem aproveitar a vincula\u00e7\u00e3o de entidades de v\u00e1rias maneiras:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Categoriza\u00e7\u00e3o de conte\u00fado<\/strong>: ao vincular entidades no conte\u00fado on-line, os servidores proxy podem categorizar e priorizar os dados dos usu\u00e1rios.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Pesquisa aprimorada<\/strong>: incorporar a vincula\u00e7\u00e3o de entidades em algoritmos de pesquisa ajuda a melhorar a precis\u00e3o e a relev\u00e2ncia dos resultados da pesquisa.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Segmenta\u00e7\u00e3o de an\u00fancios<\/strong>: Compreender as entidades mencionadas nas p\u00e1ginas da web pode auxiliar nas estrat\u00e9gias de publicidade direcionada.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Extra\u00e7\u00e3o de palavras-chave<\/strong>: A vincula\u00e7\u00e3o de entidades pode facilitar a extra\u00e7\u00e3o de palavras-chave e a identifica\u00e7\u00e3o de termos significativos.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Links Relacionados<\/h2>\n<p>Para obter mais informa\u00e7\u00f5es sobre vincula\u00e7\u00e3o de entidades, voc\u00ea pode consultar os seguintes recursos:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Entity_linking\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Wikipedia \u2013 Vincula\u00e7\u00e3o de entidades<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/introduction-to-entity-linking-in-nlp-and-its-approaches-8a5f3e21ca79\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Rumo \u00e0 ci\u00eancia de dados \u2013 introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 vincula\u00e7\u00e3o de entidades em PNL<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.aclweb.org\/anthology\/Q14-1027\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Antologia ACL \u2013 Vincula\u00e7\u00e3o de entidade nomeada: uma pesquisa e avalia\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>A vincula\u00e7\u00e3o de entidades \u00e9 uma ferramenta poderosa que preenche a lacuna entre o texto n\u00e3o estruturado e o conhecimento estruturado, permitindo uma melhor compreens\u00e3o e utiliza\u00e7\u00e3o da informa\u00e7\u00e3o no mundo digital. \u00c0 medida que as tecnologias de PNL e IA continuam a avan\u00e7ar, a liga\u00e7\u00e3o de entidades desempenhar\u00e1 um papel cada vez mais crucial na evolu\u00e7\u00e3o dos sistemas inteligentes.<\/p>","protected":false},"featured_media":468320,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-477107","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about <mark>Entity Linking: Understanding Connections in the Digital World<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is entity linking?","answer":"<p>Entity linking, also known as named entity linking or entity resolution, is an important task in natural language processing (NLP) that aims to connect textual mentions of entities to their corresponding entries in a knowledge base or database. This process ensures accurate resolution of ambiguous references and enhances information retrieval and knowledge representation.<\/p>"},{"question":"How did entity linking originate?","answer":"<p>The concept of entity linking emerged in the early 2000s when researchers in information retrieval and computational linguistics sought to improve search engine performance by connecting queries to entities in a structured knowledge base. The first mention of entity linking can be traced to the 2010 paper \"Mention Detection: Heuristics for the OntoNotes annotations\" by Heng Ji, et al.<\/p>"},{"question":"How does entity linking work?","answer":"<p>Entity linking involves three main steps: mention detection, candidate generation, and entity disambiguation. Mentions are extracted from text, candidate entities are generated from a knowledge base, and disambiguation algorithms resolve the correct entity for each mention using contextual information.<\/p>"},{"question":"What are the key features of entity linking?","answer":"<p>Entity linking stands out for its semantic understanding, knowledge base integration, coreference resolution, and cross-lingual linking capabilities. It goes beyond keyword matching and enriches unstructured text with structured information.<\/p>"},{"question":"What types of entity linking exist?","answer":"<p>Entity linking can be categorized into different types, including:<\/p><ol><li>Knowledge Graph Linking: Connecting entities to a knowledge graph for leveraging structured information.<\/li><li>Cross-document Entity Linking: Resolving entity mentions across multiple documents.<\/li><li>Named Entity Disambiguation: Linking mentions of named entities to their correct knowledge base entries.<\/li><li>Co-reference Resolution: Handling co-references to determine the referenced entities.<\/li><\/ol>"},{"question":"How is entity linking used, and what challenges does it face?","answer":"<p>Entity linking finds applications in information retrieval, question answering systems, and knowledge graph construction. Challenges include ambiguity, scalability, and language and domain variation.<\/p>"},{"question":"How does entity linking compare to related terms like Named Entity Recognition and Coreference Resolution?","answer":"<p>Entity linking connects mentions to entities in text, while Named Entity Recognition identifies and classifies entities and Coreference Resolution handles co-references within text. Each technique serves specific applications and uses distinct methods.<\/p>"},{"question":"What are the future perspectives of entity linking?","answer":"<p>The future of entity linking is promising, with ongoing advancements in NLP and AI. Contextual embeddings, multimodal linking, and zero-shot entity linking are potential future technologies.<\/p>"},{"question":"How can proxy servers be associated with entity linking?","answer":"<p>Proxy server providers like OneProxy can leverage entity linking for content categorization, enhanced search, ad targeting, and keyword extraction, thereby enriching users' online experience.<\/p>"},{"question":"Where can I find more information about entity linking?","answer":"<p>For more information, you can refer to the following resources:<\/p><ul><li>Wikipedia - Entity Linking<\/li><li>Towards Data Science - Introduction to Entity Linking in NLP<\/li><li>ACL Anthology - Named Entity Linking: A Survey and Practical Assessment<\/li><\/ul>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477107","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477107\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/468320"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=477107"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}