Box 임베딩에 기반한 멘션 탐지 및 엔티티 링킹

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한글제목(Korean Title)	Box 임베딩에 기반한 멘션 탐지 및 엔티티 링킹
영문제목(English Title)	Box Embedding for Mention Detection and Entity Linking
저자(Author)	최형준 민진우 나승훈 Heyon-Jun Choi Jinwoo Min Seung-Hoon Na
원문수록처(Citation)	VOL 49 NO. 01 PP. 0485 ~ 0487 (2022. 06)
한글내용 (Korean Abstract)	엔티티 링킹은 두 단계로 구성되며 첫번째는 엔티티 멘션을 탐지하는 것이고 두번째는 멘션이 가지는 후보 엔티티 중 지식 베이스 상의 단 하나의 엔티티로 연결하여 중의성을 해결하는 과정으로 구성된다. 이때 첫 번째 단계인 엔티티 멘션 탐지 과정에서 실패 할 경우 중의성 판별이 무의미해지므로 높은 성능의 엔티티 링킹을 위해서는 정확한 멘션 탐지가 필요하다. 이 연구에서는 기존의 엔티티 링킹 모델의 멘션 탐지 성능을 향상 시키기 위해 Box 임베딩 기반 멘션 탐지 모델을 추가로 도입하여 결합시켰고, 그 결과 멘션 탐지 성능은 0.44%p, 엔티티 링킹은 0.39%p가 향상되었다.
영문내용 (English Abstract)
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