Mecanismos de unificação de entidades com reconhecimento de contexto
O OntoCast resolve o problema da ambiguidade de designação de entidades por meio de um modelo de espaço vetorial baseado em BERT, e sua implementação técnica inclui três pontos principais: 1) criar uma biblioteca de recursos contextuais para registrar o ambiente semântico no qual as entidades aparecem; 2) implementar um algoritmo de desambiguação baseado em atenção para distinguir entre a categoria "Apple" e a categoria de frutas; 3) estabelecer um mapa de entidades entre documentos, como correlacionar automaticamente as representações de diferentes autores de "deep learning" em uma coleção de artigos acadêmicos. Quando "Apple" é detectada, ela pode distinguir entre empresas de tecnologia ou categorias de frutas; 3) criar um mapeamento de entidades entre documentos, como correlacionar automaticamente as expressões de "aprendizagem profunda" de diferentes autores em uma coleção de artigos acadêmicos. Os dados de teste mostram que, no cenário de processamento de literatura médica, a tecnologia melhora a precisão do reconhecimento de entidades de 82% para 96%.
Essa resposta foi extraída do artigoOntoCast: uma estrutura inteligente para extrair triplas semânticas de documentosO
