基于上下文的命名实体消歧和提取

问题描述

命名实体消歧通常处理在不同上下文中含义不同的相同实体。例如,特斯拉可以是一家公司,特斯拉可以是一辆汽车,特斯拉可以是一个人。

但是我正在查看的 NED 任务有点不同。我想根据句子所属的上下文来消除句子中命名实体之间的歧义。

我们以下面的句子为例

埃隆·马斯克 (Elon Mask) 向太空发射了一辆汽车,比尔·盖茨对此表示赞赏。

现在,通过训练有素的模型,我可以提取“Elon Mask”和“Bill Gates”作为命名实体。但是,在进行提取时,我有一个特定的背景——即“将汽车送入太空”。所以,我唯一关心的命名实体是“Elon Mask”。那么,有没有办法消除 Elon Mask 和 Bill Gates 的提取间的歧义?

我正在考虑的一个选项是提供足够的示例来训练模型,因为我将使用一组固定的上下文。 我正在考虑的另一种方法是一次删除每个实体,如果句子的上下文仍然保持不变。 但还有什么其他的,更优雅的,我可以看看吗?

解决方法

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