如何解决基于上下文的命名实体消歧和提取
命名实体消歧通常处理在不同上下文中含义不同的相同实体。例如，特斯拉可以是一家公司，特斯拉可以是一辆汽车，特斯拉可以是一个人。
但是我正在查看的 NED 任务有点不同。我想根据句子所属的上下文来消除句子中命名实体之间的歧义。
我们以下面的句子为例
埃隆·马斯克 (Elon Mask) 向太空发射了一辆汽车，比尔·盖茨对此表示赞赏。
现在，通过训练有素的模型，我可以提取“Elon Mask”和“Bill Gates”作为命名实体。但是，在进行提取时，我有一个特定的背景——即“将汽车送入太空”。所以，我唯一关心的命名实体是“Elon Mask”。那么，有没有办法消除 Elon Mask 和 Bill Gates 的提取之间的歧义？
我正在考虑的一个选项是提供足够的示例来训练模型，因为我将使用一组固定的上下文。 我正在考虑的另一种方法是一次删除每个实体，如果句子的上下文仍然保持不变。 但还有什么其他的，更优雅的，我可以看看吗？
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
