基于深度学习的实体链接研究综述

doi:10.13209/j.0479-8023.2020.077

北京大学学报自然科学版 ›› 2021, Vol. 57 ›› Issue (1): 91-98.DOI: 10.13209/j.0479-8023.2020.077

基于深度学习的实体链接研究综述

李天然, 刘明童, 张玉洁^†, 徐金安, 陈钰枫

北京交通大学计算机与信息技术学院, 北京 100044

收稿日期:2020-06-06 修回日期:2020-08-13 出版日期:2021-01-20 发布日期:2021-01-20
通讯作者: 张玉洁, E-mail: yjzhang(at)bjtu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金(61876198, 61976015, 61976016)资助

A Review of Entity Linking Research Based on Deep Learning

LI Tianran, LIU Mingtong, ZHANG Yujie^†, XU Jin’an, CHEN Yufeng

School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044

Received:2020-06-06 Revised:2020-08-13 Online:2021-01-20 Published:2021-01-20
Contact: ZHANG Yujie, E-mail: yjzhang(at)bjtu.edu.cn

摘要/Abstract

摘要：

介绍实体链接的概念和步骤以及基于深度学习的命名实体链接相关问题和研究现状, 分析实体链接研究中存在的问题及相应的解决模型, 并介绍相关数据集和评测方法。总结国际评测会议中实体链接的现状, 展望未来的研究方向。

关键词: 实体链接, 实体消歧, 实体识别, 知识库, 深度学习

Abstract:

The authors introduce the concept and steps of entity linking in detail, and the problems and research status of named entity linking based on deep learning in recent years, analyze the problems and corresponding solution models of entity linking and present related data sets and evaluation methods. The authors summarize the current status of entity linking in international evaluation conferences and analyze the future research directions.

Key words: entity linking, entity disambiguation, entity recognition, knowledge base, deep learning

李天然, 刘明童, 张玉洁, 徐金安, 陈钰枫. 基于深度学习的实体链接研究综述[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2021, 57(1): 91-98.

LI Tianran, LIU Mingtong, ZHANG Yujie, XU Jin’an, CHEN Yufeng. A Review of Entity Linking Research Based on Deep Learning[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2021, 57(1): 91-98.

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[1]	王泰然, 鲍逸非. 基于卷积神经网络和双向长短期记忆网络的微地震记录去噪方法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2025, 61(3): 487-500.
[2]	冀锐, 马磊, 张靖, 王卫红, 郭祉辀, 万献慈, 肖蕾, 万玮. 基于生成对抗网络的遥感光学影像舰船样本仿真[J]. 北京大学学报自然科学版, 2024, 60(5): 883-892.
[3]	张越, 王长征, 苏雪峰, 闫智超, 张广军, 邵文远, 李茹. 基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2024, 60(3): 413-421.
[4]	李超, 侯霞, 乔秀明. 融合知识的文博领域低资源命名实体识别方法研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2024, 60(1): 13-22.
[5]	张丰硕, 李豫, 李向前, 徐金安, 陈钰枫. 一种消减多模态偏见的鲁棒视觉问答方法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2024, 60(1): 23-33.
[6]	李玳, 王天牧, 张思, 秦跃, 谢福贵, 刘辛军, 聂振国, 黄红拾. 基于足底压力和卷积长短期记忆神经网络的前交叉韧带断裂智能辅助诊断[J]. 北京大学学报自然科学版, 2024, 60(1): 109-117.
[7]	姚照原, 马磊, 万玮, 宋本钦, 王卫红, 邓继伟, 肖蕾, 冀锐, 魏之皓, 崔要奎. 基于深度学习的遥感样本库一致性评估[J]. 北京大学学报自然科学版, 2023, 59(4): 563-568.
[8]	周翔宇, 毛善君, 李梅. 基于频域降采样和CNN的轴承故障诊断方法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2023, 59(2): 251-260.
[9]	李放, 曹健, 李普, 谢豪, 赵雄波, 王源, 张兴. 基于ARM+FPGA异构平台的目标检测加速模块设计与实现[J]. 北京大学学报自然科学版, 2022, 58(6): 1035-1041.
[10]	游新冬, 葛昊杰, 韩君妹, 李育贤, 吕学强. 面向武器装备领域的复杂实体识别[J]. 北京大学学报自然科学版, 2022, 58(3): 391-404.
[11]	王引苗, 韩志敏. 基于多跳路径的知识库补全[J]. 北京大学学报自然科学版, 2022, 58(1): 7-12.
[12]	李娟. 汉语近义词辨析知识库构建研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2022, 58(1): 106-112.
[13]	黄德朋, 李正华, 龚晨, 张民. 基于神经耦合模型的异构词法数据转化和融合[J]. 北京大学学报自然科学版, 2020, 56(1): 97-104.
[14]	黄红拾, 王政飞, 许国雄, 李文新, 张思, 张东霞, 敖英芳. 基于步行时足底压力信息的前交叉韧带断裂辅助诊断方法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2019, 55(5): 859-864.
[15]	方海泉, 蒋云钟, 冶运涛, 曹引. 基于深度学习和多次棋盘分割法的高分辨率影像河流提取[J]. 北京大学学报自然科学版, 2019, 55(4): 692-698.

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