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)