コンテキストを意識したエンティティ統一メカニズム
OntoCastは、BERTベースのベクトル空間モデルによって、エンティティ指定の曖昧性の問題を解決しており、その技術的実装には、1)エンティティが出現する意味環境を記録するための文脈特徴ライブラリの構築、2)「Apple」を検出した際に、テクノロジー企業や果物のカテゴリを区別するためのアテンションベースの曖昧性解消アルゴリズムの実装、3)学術論文集における異なる著者の「deep learning」表現を自動的に相関させるなどのクロスドキュメントエンティティマッピングの構築、の3つのポイントがある。Apple」が検出された場合、テクノロジー企業または果物のカテゴリを区別することができる。3）学術論文集における「深層学習」の異なる著者の表現を自動的に相関させるなど、クロスドキュメントエンティティマッピングを構築する。テストデータによると、医学文献の処理シナリオにおいて、本技術によりエンティティ認識精度が82%から96%に向上した。
この答えは記事から得たものである。OntoCast: ドキュメントから意味的トリプルを抽出するインテリジェントなフレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 曖昧性解消が文書間の意味的一貫性を保証する
