基于知识库的共指消解和实体连接问题研究的中期报告.docx

基于知识库的共指消解和实体连接问题研究的中期报告
1.引言
共指消解和实体链接是自然语言处理(NLP)中经典的问题。共指消解指的是在文本中找到代词或名词短语所指的实体；实体链接指的是将文本中的实体链接到知识库(Knowledgegraph，KG)中的相应实体。这两个问题一般都需要依赖于语言知识和语境。本文主要关注基于知识库的共指消解和实体链接问题。
2.相关工作
在共指消解中，最常用的方法是基于规则和统计的方法。规则方法主要是基于语法和语义规则，例如词性、句法结构、语义关系等。而统计方法主要是基于语料库，并且使用了机器学习技术，例如支持向量机(SVM)、条件随机场(CRF)等。在实体链接问题中，主要使用的是基于知识库的方法和基于上下文的方法。基于知识库的方法使用了知识库中的结构信息来辅助链接实体，例如实体之间的关系等；基于上下文的方法则是尝试利用实体在文本中的上下文信息来提高链接效果。
3.当前研究
目前，最先进的共指消解和实体链接方法均使用了深度学习技术。例如，Facebook提出的BERT-BiLSTM模型用于共指消解，可以根据文本和上下文信息进行判断；谷歌提出了BERT-Entity-Linking模型用于实体链接，同样可以利用上下文信息进行链接。此外，也有很多基于知识库的方法，例如D2-KELA模型等。
4.问题和展望
尽管当前的研究已经取得了很大进展，但是仍然存在一些问题需要进一步解决。例如，在缺乏上下文信息的情况下，共指消解和实体链接的效果仍然很差；另外，尽管知识库中包含了大量的实体和关系，但是其仍然是不完备和不准确的。未来的研究需要尝试利用更多的语言知识和语境信息，以及对知识库进行更好的维护和整理，来提高共指消解和实体链接的效果。