Evaluación del Enlazado de Entidades para Sistemas Pregunta-Respuesta sobre Grafos de Conocimiento

  1. Rodrigo Yuste, Álvaro
  2. Peñas Padilla, Anselmo
  3. Echegoyen, Guillermo
Revista:
Procesamiento del lenguaje natural

ISSN: 1135-5948

Año de publicación: 2019

Número: 63

Páginas: 121-128

Tipo: Artículo

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Resumen

El Enlazado de Entidades (EE) consiste en asociar partes de un texto con nodos de una Base de Conocimiento (BC). A pesar de que se ha prestado bastante atención a la tarea de EE en documentos, apenas hay estudios relativos a su impacto en el campo de la Búsqueda de Respuestas (BR). En este trabajo estudiamos la composición de varias colecciones de BR y realizamos varias observaciones relativas a su adecuación para evaluar sistemas BR, especialmente en lo relativo a realizar EE. También proponemos un método semiautomático para crear colecciones de EE en el contexto de BR reaprovechando colecciones existentes de BR. Posteriormente, aplicamos nuestro método a varias colecciones actuales de BR, analizamos los resultados obtenidos y ponemos a disposición de la comunidad científica la colección de EE generada, incluyendo un subconjunto que contiene los ejemplos donde es más difícil realizar EE. Consideramos que la disponibilidad de esta nueva colección permitirá una mejor evaluación de la tarea de EE en el contexto de la BR.

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Información de financiación

This work has been partially funded by the Spanish Research Agency (Agencia Estatal de Investigación) LIHLITH project (PCIN-2017-085/AEI) in the framework of EU ERA-Net CHIST-ERA and RTI2018-096846-BC21 (MCIU/AEI/FEDER,UE).

Financiadores

Referencias bibliográficas

  • Artiles, J., A. Borthwick, J. Gonzalo, S. Sekine, and E. Amigó. 2010. Weps3 evaluation campaign: Overview of the web people search clustering and attribute extraction tasks. In CLEF 2010.
  • Berant, J., A. Chou, R. Frostig, and P. Liang. 2013. Semantic parsing on freebase from question-answer pairs. In EMNLP 2013, pages 1533–1544.
  • Bollacker, K., C. Evans, P. Paritosh, T. Sturge, and J. Taylor. 2008. Freebase: a collaboratively created graph database for structuring human knowledge. In Proceedings of the 2008 ACM SIGMOD international conference on Management of data, pages 1247–1250. AcM.
  • Chen, L., J. Liang, C. Xie, and Y. Xiao. 2018. Short text entity linking with finegrained topics. In CIKM ’18, pages 457– 466, New York, NY, USA. ACM.
  • Guo, S., M.-W. Chang, and E. Kıcıman. To link or not to link? a study on end-toend tweet entity linking. In Proceedings of NAACL-HLT, pages 1020–1030.
  • Lehmann, J., R. Isele, M. Jakob, A. Jentzsch, D. Kontokostas, P. Mendes, S. Hellmann, M. Morsey, P. Van Kleef, S. Auer, and C. Bizer. 2014. DBpedia A Large-scale, Multilingual Knowledge Base Extracted from Wikipedia. Semantic Web Journal, 6.
  • Levenshtein, V. 1966. Binary Codes Capable of Correcting Deletions, Insertions and Reversals. Soviet Physics Doklady, 10.
  • Mcnamee, P. and H. T Dang. 2009. Overview of the tac 2009 knowledge base population track. In Proceedings of the Second Text Analysis Conference.
  • Rizzo, G., M. van Erp, J. Plu, and R. Troncy. 2016. Making Sense of Microposts (#Microposts2016) Named Entity rEcognition and Linking (NEEL) Challenge. In 6th Workshop on Making Sense of Microposts, pages 50–59.
  • Shekarpour, S., K. M. Endris, A. J. Kumar, D. Lukovnikov, K. Singh, H. Thakkar, and C. Lange. 2016. Question answering on linked data: Challenges and future directions. In WWW 2016, pages 693–698.
  • Trivedi, P., G. Maheshwari, M. Dubey, and J. Lehmann. 2017. Lc-quad: A corpus for complex question answering over knowledge graphs. In International Semantic Web Conference, pages 210–218. Springer.
  • Unger, C., C. Forascu, V. Lopez, A.-C. N. Ngomo, E. Cabrio, P. Cimiano, and S. Walter. 2014. Question Answering over Linked Data (QALD-4). sep.
Fuente de los datos: Dialnet