Введение
Связывание сущностей, также известное как связывание именованных сущностей или разрешение сущностей, представляет собой важнейшую задачу обработки естественного языка (NLP), целью которой является соединение текстовых упоминаний сущностей (например, людей, мест, организаций и объектов) с соответствующими записями в знаниях. база или база данных. Этот процесс гарантирует, что неоднозначные ссылки в тексте точно разрешаются на конкретные объекты, тем самым улучшая поиск информации и представление знаний.
Происхождение связывания сущностей
Концепция связывания сущностей возникла в начале 2000-х годов, когда исследователи в области информационного поиска и компьютерной лингвистики искали способы улучшить производительность поисковых систем путем соединения запросов с сущностями в структурированной базе знаний. Первое упоминание о связывании сущностей можно найти в статье Хэн Цзи и др. «Обнаружение упоминаний: эвристика для аннотаций OntoNotes», опубликованной в 2010 году. С тех пор этот метод значительно изменился, чему способствовали достижения в области НЛП и знаний. представление.
Понимание связывания сущностей
По своей сути связывание сущностей включает в себя три основных этапа:
-
Обнаружение упоминаний: Идентификация и извлечение именованных объектов (упоминаний) из неструктурированных текстовых данных.
-
Поколение кандидатов: создание набора объектов-кандидатов из базы знаний, которые потенциально могут соответствовать извлеченным упоминаниям.
-
Значение сущности: Определение правильного объекта для каждого упоминания с учетом контекстной информации, разрешения сопутствующих ссылок и различных алгоритмов устранения неоднозначности.
Внутренняя структура связывания сущностей
Системы связи сущностей обычно состоят из нескольких компонентов:
-
Предварительная обработка: этапы предварительной обработки текста, такие как токенизация, маркировка частей речи и распознавание именованных объектов, необходимы для точной идентификации и извлечения упоминаний.
-
Поколение кандидатов: Этот шаг включает в себя запрос к базе знаний (например, Wikipedia, Freebase или DBpedia) для получения объектов-кандидатов на основе извлеченных упоминаний.
-
Извлечение функций: такие характеристики, как контекстная информация, популярность объекта и меры сходства, вычисляются, чтобы помочь в процессе устранения неоднозначности.
-
Модель устранения неоднозначности: модели машинного обучения (например, контролируемые, неконтролируемые или на основе графа знаний) используются для определения наиболее подходящего объекта для каждого упоминания.
Ключевые особенности связывания сущностей
Связывание сущностей обладает несколькими ключевыми особенностями, которые делают его ценным методом НЛП:
-
Семантическое понимание: связывание сущностей выходит за рамки сопоставления ключевых слов и понимает основную семантику, обеспечивая более глубокое понимание текстовых данных.
-
Интеграция базы знаний: связывая упоминания с базой знаний, связывание сущностей позволяет обогащать неструктурированный текст структурированной информацией.
-
Разрешение кореферента: связывание сущностей часто включает в себя разрешение кореференций, что помогает обрабатывать местоимения и другие косвенные ссылки на сущности.
-
Межъязыковое связывание сущностей: Усовершенствованные системы связывания сущностей также могут связывать упоминания на разных языках, облегчая поиск и анализ многоязычной информации.
Типы связывания сущностей
Связывание сущностей можно разделить на различные типы в зависимости от контекста и приложений. Вот основные типы:
| Тип | Описание |
|---|---|
| Связь с графиком знаний | Связывание сущностей в тексте с графом знаний (например, Википедией) для использования структурированной информации графа. |
| Связывание сущностей между документами | Разрешение упоминаний сущностей в нескольких документах для установления связей между сущностями. |
| Устранение неоднозначности именованного объекта | Сосредоточение внимания на связи упоминаний именованных объектов с их правильными записями в базе знаний. |
| Разрешение совместной ссылки | Адресация соссылок (например, местоимений) для определения ссылочных объектов. |
Способы использования связывания сущностей и связанные с этим проблемы
Связывание сущностей находит применение в различных областях, в том числе:
-
Поиск информации: Улучшение поисковых систем за счет предоставления более релевантных и точных результатов на основе связанных объектов.
-
Системы ответов на вопросы: Улучшение ответов на вопросы за счет понимания ссылок на сущности в запросах и документах.
-
Построение графа знаний: Обогащение и расширение графов знаний посредством автоматического связывания новых объектов.
Проблемы, связанные со связыванием сущностей, включают:
-
Двусмысленность: Разрешение неоднозначных упоминаний объектов требует сложных алгоритмов и контекстного анализа.
-
Масштабируемость: Обработка крупномасштабных связей сущностей с обширными базами знаний может потребовать больших вычислительных ресурсов.
-
Вариант языка и домена: Адаптация связывания сущностей к различным языкам и специализированным доменам требует надежных методов.
Основные характеристики и сравнения
Вот несколько сравнений между связыванием объектов и связанными терминами:
| Аспект | Связывание сущностей | Распознавание именованных объектов (NER) | Разрешение кореферента |
|---|---|---|---|
| Цель | Свяжите упоминания с сущностями | Идентифицировать и классифицировать сущности | Соедините местоимения с референтными объектами |
| Объем | Полнотекстовый анализ | Ограничено именованными объектами в тексте | Основное внимание уделяется ссылкам в тексте. |
| Выход | Связанные объекты | Распознаваемые типы объектов | Заменены местоимения и ссылки. |
| Приложение | Обогащение знаний | Извлечение информации | Улучшенная обработка естественного языка |
| Техники | Поколение кандидатов, модели устранения неоднозначности | Машинное обучение, методы, основанные на правилах | Машинное обучение, методы, основанные на правилах |
Перспективы и технологии будущего
Будущее связывания сущностей многообещающе благодаря постоянным исследованиям и достижениям в области НЛП, искусственного интеллекта и представления знаний. Некоторые потенциальные будущие технологии и перспективы включают в себя:
-
Контекстные встраивания: использование глубоких контекстных вложений, таких как BERT и GPT-3, для повышения точности связывания объектов.
-
Мультимодальное связывание сущностей: Расширение связывания объектов для включения информации из источников изображений, аудио и видео.
-
Связывание сущностей с нулевым выстрелом: Включение связывания сущностей для сущностей, отсутствующих в обучающих данных, с использованием методов с несколькими или нулевыми попытками.
Связывание сущностей и прокси-серверы
Поставщики прокси-серверов, такие как OneProxy, могут использовать связывание сущностей различными способами:
-
Категоризация контента: связывая объекты в онлайн-контенте, прокси-серверы могут классифицировать и определять приоритетность данных для пользователей.
-
Расширенный поиск: включение связей между объектами в алгоритмы поиска помогает повысить точность и релевантность результатов поиска.
-
Таргетинг рекламы: Понимание объектов, упомянутых на веб-страницах, может помочь в разработке стратегий целевой рекламы.
-
Извлечение ключевых слов: связывание сущностей может облегчить извлечение ключевых слов и идентификацию значимых терминов.
Ссылки по теме
Для получения дополнительной информации о связывании сущностей вы можете обратиться к следующим ресурсам:
- Википедия – связывание сущностей
- На пути к науке о данных – введение в связывание сущностей в НЛП
- Антология ACL – Связь с именованными объектами: опрос и практическая оценка
Связывание сущностей — это мощный инструмент, который устраняет разрыв между неструктурированным текстом и структурированными знаниями, позволяя лучше понимать и использовать информацию в цифровом мире. Поскольку технологии НЛП и искусственного интеллекта продолжают развиваться, связывание сущностей будет играть все более важную роль в эволюции интеллектуальных систем.
