抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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エンティティ分解能内または知識ベースに跨る同一実体の記述を同定することを目的とする。本研究では,エンティティ分解能の領域における主要な研究成果の包括的および凝集概観を提供した。における実世界の実体は連結したデータよりもむしろ文書によって記述したデータのWebによるエンティティ分解能における新しい課題に対処するフレームワークに興味を持っている。このような記述は通常,部分的重複としばしば進化するので,エンティティ分解能は,両データセット結合を増加させるだけでなく,エンティティとの関係のためのWebデータを探索する中心的問題として出現した。Webスケールブロッキング,エンティティ分解能のための反復と進行性解に焦点を当てた。特に,比較の必要数を低減するために,ブロッキングは類似の記述をブロックに行い,同じブロック内の記述の間ののみ一致を同定するために比較を実行する。見逃されたマッチの数を最小化するために,反復単位分割プロセスをブロッキングとマッチングの中間結果を利用し,分割のための新しい候補記述対を発見することができる。最後に,進行性の実体解明,限られた計算予算をできるだけ多くの一致として発見しようとするに関する研究を概観し,まだ未解決の記述のマッチング尤度,これまでのマッチングに基づいて推定した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
