Vyhledávání entit a významové rozlišování pomocí dialogu

Abstract

Propojování jmenných entit je úloha, ve které se snažíme propojit entity zmíněné v textu s jejich reprezentací ve znalostních databázích jako Wikipedia nebo Freebase. Nicméně, v obecném případě může rozpoznané entitě v textu odpovídat více kandidátů. Úlohu, která se zabývá rozpoznáním správné entity z dané množiny potencionálních kandiátů, nazýváme významové rozlišování entit. Cílem naší práce bylo vytvořit systém na vyhledávání a významové rozlišování entit pomocí dialogu. V části zabývající se vyhledáváním entit jsme experimentovali s rekurentními neuronovými sítěmi. V části zabývající se významovým rozlišováním entit jsme analyzovali dva přístupy využívající databázi Freebase a graf konceptů od Microsoftu k generaci otázek sloužících k rozlišení kandidátů. Na závěr jsme porovnali náš přístup s existujícími systémy na rozlišování entit.Named entity linking is a task, where we try to link entity mentions to the proper entities from knowledge base like Wikipedia or Freebase. However, generally there could be more then one entity candidate for entity mention. The task where we choose the correct entity given the entity candidates is called entity disambiguation. The aim of this thesis was to create entity linking and disambiguation system using dialogue. In our work we experimented with recurrent neural networks in entity recognition part. Furthermore, we analysed two approaches that used Freebase and Microsoft Concept Graph for generating clarifying question in entity disambiguation part. Finally, we compared our entity linking and disambiguation system with the current state-of-the-art methods.