[论文解读] FALCON 2.0: An Entity and Relation Linking framework over Wikidata

Ahmad Sakor, Kuldeep Singh+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 24, 2019

Natural Language Processing Techniques被引用 2

一句话总结

FALCON 2.0 是一个用于 Wikidata 的联合实体与关系链接框架，结合自然语言处理技术（如 N-gram 拼接与分割）以及基于优化的链接方法，将短篇英文文本中的实体与关系映射到其 Wikidata IRI 候选项。该框架在性能上优于现有基线方法，并已公开发布，附带文档和可访问的在线 API。

ABSTRACT

The Natural Language Processing (NLP) community has significantly contributed to the solutions for entity and relation recognition from the text, and possibly linking them to proper matches in Knowledge Graphs (KGs). Considering Wikidata as the background KG, still, there are limited tools to link knowledge within the text to Wikidata. In this paper, we present Falcon 2.0, first joint entity, and relation linking tool over Wikidata. It receives a short natural language text in the English language and outputs a ranked list of entities and relations annotated with the proper candidates in Wikidata. The candidates are represented by their Internationalized Resource Identifier (IRI) in Wikidata. Falcon 2.0 resorts to the English language model for the recognition task (e.g., N-Gram tiling and N-Gram splitting), and then an optimization approach for linking task. We have empirically studied the performance of Falcon 2.0 on Wikidata and concluded that it outperforms all the existing baselines. Falcon 2.0 is public and can be reused by the community; all the required instructions of Falcon 2.0 are well-documented at our GitHub repository. We also demonstrate an online API, which can be run without any technical expertise. Falcon 2.0 and its background knowledge bases are available as resources at this https URL.

研究动机与目标

• 解决现有工具在将文本中的实体与关系链接至 Wikidata 方面缺乏鲁棒性的问题。
• 开发一个统一框架，实现联合实体与关系链接，从而在精度与召回率上超越现有解决方案。
• 提供一个公开可访问、文档齐全的系统，包含软件与在线 API，以支持广泛社区的复用。
• 通过实证评估在 Wikidata 上的性能，证明其优于现有基线方法。
• 为研究人员与开发人员提供一个可扩展、开源的知识链接解决方案。

提出的方法

• 利用英文语言模型进行实体与关系识别，包括 N-gram 拼接与 N-gram 分割技术。
• 采用基于优化的方法，将识别出的实体与关系映射到 Wikidata IRI 候选项。
• 处理英文短篇自然语言文本，并输出经过排序的、符合 Wikidata 条件的实体与关系列表。
• 利用 Wikidata 作为背景知识图谱，以确保语义一致性与广泛覆盖。
• 采用流水线架构，结合识别与链接阶段，以提升准确性。
• 利用公开可用的资源，并将其整合为一个连贯且可复用的框架。

实验结果

研究问题

• RQ1 与现有单任务方法相比，基于 Wikidata 的联合实体与关系链接方法在效果上如何？
• RQ2 基于 N-gram 的识别技术结合优化方法，是否能提升在 Wikidata 上的链接准确性？
• RQ3 在 Wikidata 上，Falcon 2.0 相较于现有基线方法，在精确率、召回率与 F1 分数上的表现如何？
• RQ4 非专业用户通过其在线 API 能在多大程度上复用与部署 Falcon 2.0？
• RQ5 使用统一框架对实体与关系链接的一致性与质量有何影响？

主要发现

• FALCON 2.0 在 Wikidata 上的实体与关系链接任务中，优于所有现有基线方法。
• 该框架成功实现了联合识别与链接，相较于串行方法，显著提升了效率与准确性。
• 该系统已公开发布，并配有全面的文档，支持广泛社区采用。
• 提供了在线 API，使用户无需技术专长或本地部署即可访问系统。
• N-gram 拼接与分割技术的使用，使短文本中实体与关系的识别更加稳健。
• 基于优化的链接策略能有效对 Wikidata IRI 候选项进行排序，显著提升检索精度。