Entity Typing with Triples Using Language Models
- verfasst von
- Aniqa Riaz, Sara Abdollahi, Simon Gottschalk
- Abstract
Entity Typing is the task of assigning a type to an entity in a knowledge graph. In this paper, we propose ETwT (Entity Typing with Triples), which leverages the triples of an entity, namely its label, description and the property labels used on it. We analyse which language models and classifiers are best suited to this input and compare ETwT’s performance on coarse-grained and fine-grained entity typing. Our evaluation demonstrates that ETwT is able to predict coarse-grained entity types with an F $$:1$$ score of 0.994, outperforming three baselines.
- Organisationseinheit(en)
-
Forschungszentrum L3S
- Externe Organisation(en)
-
Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
- Typ
- Aufsatz in Konferenzband
- Seiten
- 169-173
- Anzahl der Seiten
- 5
- Publikationsdatum
- 21.10.2023
- Publikationsstatus
- Veröffentlicht
- Peer-reviewed
- Ja
- ASJC Scopus Sachgebiete
- Theoretische Informatik, Informatik (insg.)
- Elektronische Version(en)
-
https://doi.org/10.1007/978-3-031-43458-7_32 (Zugang:
Geschlossen)