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多因子融合的实体识别与链指消歧

知识库中的同名实体往往很多，因此就需要根据一些模型去做一些实体链指消歧工作。 在整个实体识别与链指消歧的过程中，常见的是把这个任务分成两部分，即先进行实体的识别，然后再进行实体的消歧[1-3]。...比如Phong Le[8] 强调了上下文其他实体对该实体消歧的帮助是很重要的。Jonathan Raiman[9]则依靠建立DeepType的系统来达到消歧的目的。...本文也利用了这个信息来帮助实体消歧，主要提取实体向量，同时用候选实体向量和当前向量的余弦距离作为重要的消歧因子，称为DeepCosine。 表1....3 多因子融合的实体链指消歧 实体链指消歧的模型设计必然要和知识库或者实体库的结构和内容密切相关。本文所使用的知识库中的结构如图2所示。...该任务中用大量语料训练了上下句相关性，此方法可以移植用于实体消歧。另外，实体消歧很多时候是排序问题。

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    学习笔记CB008:词义消歧、有监督、无监督、语义角色标注、信息检索、TF-IDF、

    词义消歧，句子、篇章语义理解基础，必须解决。语言都有大量多种含义词汇。词义消歧，可通过机器学习方法解决。词义消歧有监督机器学习分类算法，判断词义所属分类。...词义消歧无监督机器学习聚类算法，把词义聚成多类，每一类一种含义。 有监督词义消歧方法。基于互信息词义消歧方法，两种语言对照，基于大量中英文对照语料库训练模型可词义消歧。...基于互信息词义消歧方法对机器翻译系统效果最好。缺点，双语语料有限，多种语言能识别出歧义情况也有限的(如中英文同一个词都有歧义)。 基于贝叶斯分类器消歧方法。...训练出p(s)和p(v|s)，一个多义词w消歧计算(p(c|s)p(s))最大概率。 无监督词义消歧方法。完全无监督词义消歧不可能，没有标注无法定义词义，可通过无监督方法做词义辨识。

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    论文报告 Semi-supervised Word Sense Disambiguation

    链接：https://arxiv.org/pdf/1603.07012.pdf 简介： 本文解决的问题是自然语言处理领域里的经典任务之一：语义消歧（Word Sense Disambiguation,...本文另一个贡献是开源了一个较大的带标注的语义消歧数据集。 模型 如上，本文的模型结构非常简单--LSTM。...在经过预训练后，使用LSTM来获得待消歧词的上下文信息。具体做法是使用特殊字符 $ 取代待消歧词，然后用LSTM对整个句子进行编码，LSTM的最后一个输出即为当前待消歧词的上下文信息。...接下来，作者提出了两种方法来进行消歧。 方法一 最近邻（NN）方法。...其它很多论文的实验也表明，大规模无监督语料非常重要.语义消歧的本质还是对上下文的理解，能否找到一种合适的方法构建一个图结构，然后每个上下文对应图上的一种信号。使用类似GCN的方法来解决。

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    ICLR 2022最佳论文解读

    PLL问题的难点在于标签消歧，也就是从候选label集合中预测出样本的真实label。业内一般的解法是学习样本高质量的表示，然后根据在特征空间中距离近的样本更可能属于同一类别这个假设，实现标签消歧。...表示学习效果不好，又会对标签消歧的效果造成负面影响。 为了解决这个问题，ICLR 2022的最佳论文提出了基于对比学习的PLL问题求解方法。...利用对比学习提升表示学习的效果，再利用良好的表示对label进行消歧，消歧后的label又有助于进一步生成良好的样本表征，形成良性循环，提升整体效果。...利用对比学习，可以让样本在特征空间形成类簇，这也为后续的标签消歧奠定了基础。 4 PiCO核心点2—标签消歧 本文采用了一种类似EM算法的思路实现标签消歧。...： 通过这两个步骤的迭代进行，逐步实验标签消歧。

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    投资50亿的IBM医疗裁员70%：从象牙塔到落地，Watson被泼了哪些冷水

    Watson也从此名声大噪，成为IBM持续数年经久不衰的“AI代言人“。2014年初，IBM投资10亿美元专门建立“Watson Group ”，并在一年后，开始全力进军医疗健康行业。...同年，令人瞠目结舌的Watson‘脑力’显现出其颠覆医学的潜力，在演示中，Watson收集了一组罕见的患者症状，并提出了可能的诊断列表，每个诊断都注明了经Watson计算出的置信水平及与之相关的医学文献...当时，IBM Watson在电视上展示的突破性技术应用于医学领域——主要是其理解自然语言的能力。公司同时做出承诺，Watson的首批医疗保健产品将在18至24个月内上市。...Bengio说：在医学文本方面，AI系统无法消歧，也无法找到人类医生会注意到的细微线索。虽然AI不需要充分了解也可以帮助医疗，但确实还没有一个AI能与人类医生的理解和洞察力相匹配。...一些研究将Watson for Oncology癌症治疗建议与医院肿瘤学家的建议进行了比较。下图为Watson的建议与专家的治疗计划相匹配的百分比。 ?

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    投资50亿的IBM医疗裁员70%：被泼冷水的Watson都经历了什么？

    导读：1997年，IBM深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，从此，这家蓝色巨人，连同Watson一起，开始为全世界熟知。 Watson也从此名声大噪，成为IBM持续数年经久不衰的“AI代言人“。...同年，令人瞠目结舌的Watson‘脑力’显现出其颠覆医学的潜力，在演示中，Watson收集了一组罕见的患者症状，并提出了可能的诊断列表，每个诊断都注明了经Watson计算出的置信水平及与之相关的医学文献...当时，IBM Watson在电视上展示的突破性技术应用于医学领域——主要是其理解自然语言的能力。公司同时做出承诺，Watson的首批医疗保健产品将在18至24个月内上市。...Bengio说：在医学文本方面，AI系统无法消歧，也无法找到人类医生会注意到的细微线索。虽然AI不需要充分了解也可以帮助医疗，但确实还没有一个AI能与人类医生的理解和洞察力相匹配。...一些研究将Watson for Oncology癌症治疗建议与医院肿瘤学家的建议进行了比较。下图为Watson的建议与专家的治疗计划相匹配的百分比。 ?

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    千言实体链指赛事登顶，冠军团队经验独家分享

    验证数据中包含mention共3万个，每条样本待消歧的mention也是约3个左右。...实体消歧 候选实体消歧主要任务是对于给定的文本及其实体指称，判断候选实体获取技术得到的候选实体集中真正对应的那个实体。...这里实体消歧模块的实现也是基于多种预训练模型进行微调，模型结构如图7所示： ? 图7 基于BERT的实体消歧模型图 基于动态负采样的训练代码如下： ?...实体消歧不仅要考虑 text 的文本信息、KB 的信息、消歧后的一致性，还需要根据具体的业务场景采用不同的方案，需要灵活的运用linkCount，attributes，context，coherence...另外，可以利用一些特征，如：实体类别、实体知名度等，先对候选实体进行一次排序，选择排序topN的候选实体进行下一步的消歧，这样分层消歧在候选实体过多的情况下不仅可以提高准确率，还能提高消歧效率。

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    高斯消元

    高斯消元 众所周知，高斯消元是线性代数中重要的一课。通过矩阵来解线性方程组。高斯消元最大的用途就是用来解多元一次方程组。...将样例输入化成一个普通的增广矩阵（将系数和值整合到一起) 这样的矩阵我们很难直观的看出它的解 所以我们最终的目的就是要把矩阵化成如下形式 这样我们能非常直观的看出它的解简单来说高斯消元最后就是要搞出这玩意...对于样例 首先进行交换行 得到 消元按照一般人的习惯是从上往下消 很容易想到要一列一列消 这样才有可能得到完美矩阵（也就是我们需要的上三角形矩阵） 将第一行的第一个元素（也就是主元）变为 然后用第一行去消第二三行...接着消元我们得到 第三个方程只有一个变量了，我们可以直观的看到它的值 然后再倒着往上消元 我们就得到了我们想要的矩阵 最后总结出算法步骤 1.枚举每一列，找到绝对值最大的一行 2.将该行换为第一行 3....int N=110; const double eps=1e-8; int n; double a[N][N];//增广矩阵 /*void out() {//亲测 本人遇到最好用的高斯消元debug方式

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    如何解决AI作画中的歧义问题 文本生成图像的消歧方法 Resolving Ambiguities in Text-to-Image Generati

    受到这个启发，作者在文本到图像生成模型之上加入了基于语言模型的提示消歧过滤器。该过滤器能够提出澄清问题或生成不同的可能设置，这些设置稍后将通过人类交互解决。...最终，消歧过滤器帮助文本到图像模型识别用于图像生成的单个视觉设置。...提出了一种可以应用于任何文本到图像模型的消歧框架，使用基准数据集和度量来评估DALL-E的多种变体以及歧义消除框架。四、方法作者的提出的消除歧义框架。...五、实验作者在OpenAI的DALL-E和DALL-E Mega模型中证明了所提出的消歧框架在生成更准确真实的图像方面的有效性，这些图像根据人类的评估和意图更加一致。...第一行是DALL-E生成的图像，第二行是DALL-E Mega生成的图像，左边是原始并存在歧义的，右边是消歧后，输入模型生成的图像。

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    对比学习引领弱标签学习新SOTA，浙大新研究入选ICLR Oral

    为此，本文提出一个协同的框架解决 PLL 中的两个关键研究挑战 —— 表征学习和标签消歧。具体地，研究者提出的 PiCO 由一个对比学习模块和一个新颖的基于类原型的标签消歧算法组成。...在 PLL 问题中，最重要的问题为标签消歧（Disambiguation），即从候选标签集合中识别得到真实的标签。...然而，对表征的依赖致使 PLL 方法陷入了表征 - 消歧困境：标注的不确定性会严重影响表征学习，表征的质量又反向影响了标签消歧。...基于原型的标签消歧（Prototype-based Label Disambiguation） 值得注意的是，对比学习依然依赖于准确的分类器预测，因此依然需要一个有效的标签消歧策略，获取准确的标签估计。...本文中，研究者从理论上分析对比学习得到的原型有助于标签消歧。

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    小布助手在百度飞桨实体链指比赛中的实践应用

    Pipeline式实体链指步骤一般有：命名实体识别、候选实体选取、实体消歧，其中最关键的一步是实体消歧。Ganea[1]将文本和候选实体encode为两个向量，使用语义匹配来进行实体消歧。...Shuang Chen[2]则将消歧问题转化为实体类型分类，得到实体类别后，通过Link Count确定最终链接到的实体。...端到端式实体链指使用一体化模型进行链指，Nikolaos Kolitsas[3]通过模型结构创新，实现了一个模型同时实体识别和消歧。...模型结构 实体消歧本质上是对候选实体进行排序的过程，使用query和实体信息作为输入，对候选实体进行排序，给出候选实体分数，选出TOP1实体。...为了更好地理解用户的问题，小布不仅借助OGraph在实体消歧方向进行探索，还在命名实体识别和候选实体挖掘上做了很多工作。

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