Contextual Augmentation for Entity Linking using Large Language Models

📄 arXiv: 2510.18888v1 📥 PDF

作者: Daniel Vollmers, Hamada M. Zahera, Diego Moussallem, Axel-Cyrille Ngonga Ngomo

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-10-17

💡 一句话要点

提出基于大语言模型上下文增强的实体链接方法，提升领域外数据集性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 实体链接 知识图谱 大型语言模型 上下文增强 实体识别 实体消歧 领域外数据

📋 核心要点

  1. 传统实体链接方法计算量大且效果欠佳，主要由于实体识别和消歧是分离的两步流程。
  2. 论文提出一种联合实体识别和消歧的统一框架，并利用大语言模型增强实体上下文。
  3. 实验结果表明，该方法在领域外数据集上取得了state-of-the-art的性能。

📝 摘要（中文）

实体链接涉及检测自然语言文本中的实体提及，并将其链接到知识图谱。传统方法采用两步流程，分别使用实体识别和消歧模型，计算量大且效果欠佳。本文提出一种微调模型，在统一框架中联合整合实体识别和消歧。此外，该方法利用大型语言模型来丰富实体提及的上下文，从而在实体消歧方面获得更好的性能。在基准数据集上评估了该方法，并与多个基线方法进行了比较。评估结果表明，该方法在领域外数据集上实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：实体链接旨在将文本中的实体提及项链接到知识图谱中的对应实体。传统方法通常采用两阶段流程：首先进行实体识别，然后进行实体消歧。这种分离的流程忽略了实体识别和消歧之间的相互依赖关系，并且计算成本较高，尤其是在处理大规模文本时。此外，传统方法在处理领域外数据时，性能会显著下降。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大上下文理解能力，增强实体提及的上下文信息，从而提高实体消歧的准确性。同时，通过将实体识别和消歧整合到一个统一的框架中，可以更好地利用两者之间的相互依赖关系，避免传统方法的误差累积。

技术框架：该方法采用一个微调的大型语言模型作为基础框架。整体流程包括：1) 输入包含实体提及的文本；2) 使用微调后的LLM联合进行实体识别和消歧；3) LLM利用其内部知识和上下文信息，为每个实体提及生成候选实体列表；4) LLM对候选实体进行排序，选择最合适的实体链接。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于利用大型语言模型进行上下文增强，从而显著提升了实体消歧的性能，尤其是在领域外数据集上。与传统方法相比，该方法无需手动设计复杂的特征工程，而是直接利用LLM的预训练知识和上下文理解能力。此外，联合实体识别和消歧的框架也避免了传统方法的误差传递问题。

关键设计：论文可能采用了特定的微调策略，例如使用对比学习或生成式学习来优化LLM的实体链接能力。损失函数可能包括实体识别的交叉熵损失和实体消歧的排序损失。具体的网络结构细节和参数设置在论文中应该有详细描述，但根据摘要无法得知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在基准数据集上进行了评估，并在领域外数据集上取得了state-of-the-art的性能。摘要中没有提供具体的性能数据和提升幅度，但强调了在领域外数据集上的优势，表明该方法具有较强的泛化能力。具体的实验结果需要在论文中进一步查阅。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于信息抽取、知识图谱构建、问答系统、搜索引擎等领域。通过提高实体链接的准确性，可以提升下游任务的性能，例如提高问答系统的答案准确率，或增强搜索引擎的语义理解能力。该方法在领域外数据集上的优异表现，使其在处理真实世界中复杂多样的文本数据时更具优势。

📄 摘要（原文）

Entity Linking involves detecting and linking entity mentions in natural language texts to a knowledge graph. Traditional methods use a two-step process with separate models for entity recognition and disambiguation, which can be computationally intensive and less effective. We propose a fine-tuned model that jointly integrates entity recognition and disambiguation in a unified framework. Furthermore, our approach leverages large language models to enrich the context of entity mentions, yielding better performance in entity disambiguation. We evaluated our approach on benchmark datasets and compared with several baselines. The evaluation results show that our approach achieves state-of-the-art performance on out-of-domain datasets.