FEEL框架：实体提取与链接系统集成的研究

"FEEL:实体提取和链接系统集成框架 摘要： 实体提取和链接（EEL）是语义Web领域的重要技术，其目标是从文本中识别出真实世界的对象，并将这些对象与知识库中的相应资源关联起来，从而提取文本中的知识。近年来，尽管已经开发出了多种针对不同领域、语言和知识库的EEL系统，但如何有效地整合这些系统以提升性能和提取效果仍是一个挑战。本文提出了一种名为FEEL（Framework for the integration of Entity Extraction and Linking）的EEL系统集成框架。该框架提供了一种策略，用于衡量系统选择、输入参数配置、系统执行以及结果集成，通过度量实体的发生和检测实体重叠来指导决策。 该框架的主要特点包括： 1. 系统选择策略：基于特定标准，如准确率、召回率等，为不同场景选择最合适的EEL系统。 2. 输入参数配置：根据数据集特性和任务需求，优化各个EEL系统的参数设置，以最大化整体性能。 3. 系统执行协调：设计有效的工作流，使得多个EEL系统可以协同工作，减少错误和遗漏。 4. 结果集成：通过比较和合并不同系统的输出结果，解决实体识别和链接的不一致问题，提高整体提取质量。 在FEEL框架下，研究者利用可公开访问的API实现了集成系统，并通过GERBIL框架进行了实验。实验结果表明，与所选的单一EEL系统相比，在七个数据集上，实现了微观和宏观精度的提升，同时召回率也有所改善。 关键词：命名实体消歧；实体链接；实体合并；集成提取器 文章指出，尽管已经有一些尝试将EEL系统组合成类似机器学习的集成系统，但在集成环境中的系统选择、配置和结果集成方面缺乏明确指导。FEEL框架填补了这一空白，为EEL任务的系统化和优化提供了理论基础和实用工具。 通过FEEL，研究人员和开发者能够更有效地利用现有的EEL技术，以提高知识提取的准确性和效率。这有助于进一步推动语义Web的发展，促进文本理解、信息检索和智能分析等领域的工作。" 以上是资源摘要信息的详细解释，主要阐述了实体提取和链接系统集成框架FEEL的核心理念、功能特点以及实验验证，强调了其在提高EEL任务性能上的贡献。