DBLPLink: An Entity Linker for the DBLP Scholarly Knowledge Graph

要約

この研究では、DBLP 学術知識グラフ上でエンティティ リンクを実行する DBLPLink という名前の Web アプリケーションを紹介します。
DBLPLink は、T5 などのテキスト対テキストの事前トレーニング済み言語モデルを使用して、入力テキストの質問からエンティティ ラベル スパンを生成します。
エンティティの候補はラベルに基づいてデータベースから取得され、エンティティの再ランカーが TransE、DistMult、ComplEx などのエンティティの埋め込みに基づいてそれらを並べ替えます。
結果は、ユーザーが T5-small、T5-base、および使用されたさまざまな KG 埋め込みの間の結果を比較対照できるように表示されます。
デモには https://ltdemos.informatik.uni-hamburg.de/dblplink/ からアクセスできます。

要約(オリジナル)

In this work, we present a web application named DBLPLink, which performs entity linking over the DBLP scholarly knowledge graph. DBLPLink uses text-to-text pre-trained language models, such as T5, to produce entity label spans from an input text question. Entity candidates are fetched from a database based on the labels, and an entity re-ranker sorts them based on entity embeddings, such as TransE, DistMult and ComplEx. The results are displayed so that users may compare and contrast the results between T5-small, T5-base and the different KG embeddings used. The demo can be accessed at https://ltdemos.informatik.uni-hamburg.de/dblplink/.

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