Vyhledávání entit a významové rozlišování pomocí dialogu
Entity Linking and Disambiguation Using a Dialogue
Type of document
bakalářská prácebachelor thesis
Author
Ta Van Duy
Supervisor
Pichl Jan
Opponent
Hubáček Ondřej
Field of study
Informatika a počítačové vědyStudy program
Otevřená informatikaInstitutions assigning rank
katedra kybernetikyRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
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.
Collections
- Bakalářské práce - 13133 [714]