问题标签 [entity-linking]

我正在使用在线文章从头开始构建自己的知识库。

我正在尝试将我抓取的 SPO 三元组（主题和可能的对象）中的实体映射到我自己的实体记录，这些实体由我从其他网站上抓取的上市公司组成。

我研究了大多数库，该方法专注于将实体映射到 Wikipedia、YAGO 等大型知识库，但我不确定如何将这些技术应用到我自己的知识库中。

目前，我找到了声称能够这样做的 NEL Python 包，但我不太了解文档，它只关注维基百科数据转储。

是否有任何技术或库可以让我这样做？

有什么方法可以使用 Wikipedia2Vec 从文本中提取所有维基百科实体？或者有没有其他方法可以做到这一点。

例子：

我想用 Python 来做

谢谢

我正在尝试使用 Wikidata 和 Wikipedia，使用https://github.com/explosion/spaCy/tree/master/bin/wiki_entity_linking中的脚本来训练 Spacy Entity Linking 模型。我已经生成了知识库并开始训练模型，但是一个多星期后还没有完成。一般需要多长时间？（我没有使用 GPU）

或者，我可以使用预训练的 Wikidata 实体链接模型吗？

谢谢

我研究有关知识网络中链接预测的论文。作者通常报告“Hits@k”。我想知道如何计算 hits@k 以及它对模型和结果意味着什么？

我正在尝试 spacy 中的实体链接示例。

这是我系统中有关 spaCy 的信息。

使用此示例训练实体链接器并生成与此示例相同的知识库。

我可以使用可用的en_core_web_md创建一个知识库，这是相同的输出。

当我尝试使用上面的知识库训练实体链接器时，出现此错误。

我确实按照此处指定的说明进行操作。我使用en_core_web_md创建知识库，因为我没有预训练模型。

我没有编写任何自定义代码只是试图运行这个例子，有人能指出我正确的方向吗？

我已经成功地训练了一个空间实体链接模型（显然是通过限制数据）。

我的问题是如何将 kb 中的实体描述显示为输出？

我对词向量的工作方式感到非常困惑，特别是关于 spacy 的实体链接（https://spacy.io/usage/training#entity-linker）。

将实体添加到知识库时，参数之一是 entity_vector。你怎么得到这个？我试过做

** 代码给了我长度为 96 的向量，所以这就是我使用的entity_vector_length，尽管在示例中他们使用 3。我只是想知道我的方法是否可以，但我对此有点困惑。

我在这里看到了关于这个的问题：https ://github.com/explosion/spaCy/issues/4723

我使用的新示例来自：https ://github.com/explosion/spaCy/pull/4789/commits/7b8a18924e3cb1c4630f030a0fc4a09046933c96 （以及在spacy的网站上）

我还是一样KeyError: (14, 17)。脚本说它与 v2.2.3 兼容，这就是我拥有的版本。我唯一改变的是训练示例，没有别的。

我正在尝试遵循此处的示例：https ://github.com/explosion/spaCy/tree/master/bin/wiki_entity_linking 。但我只是对训练数据中的内容感到困惑。都是维基百科的吗？假设我只需要一些实体的训练数据。例如，E1、E2 和 E3。该示例是否允许我仅指定几个我想消除歧义的实体？

我有一个与某些实体相关的维基百科页面列表，我只想选择地理位置和位置（城市、省，还有地区、山脉、河流等）。

我可以轻松地选择带有坐标的页面，但这还不够，因为 Wikipedia 中的许多地方实际上与它们的坐标无关。我想我应该使用 Wikidata 中的标签，但我从未使用过它们，而且我对 Python API 有点迷茫。例如，如果我使用 wptools：

我得到这个：

我怎样才能只提取标签？我想存在一个标签“这是一个位置”但是如何使用它？提前致谢