개체 명확화를 위한 유형 발견

연구진은 모호성을 직접 푸는 대신 범주 질문을 사용하는 타입 기반 개체 식별 방식을 제안했다.

Wikipedia 연결 데이터로 학습한 양방향 LSTM이 언급 대상과 후보 개체의 타입 포함 여부를 예측한다.

이후 타입 예측과 Wikipedia 링크 빈도를 함께 사용해 후보를 랭킹하며, 정확도와 속도를 높였다.

문서 전체 일관성 추론의 복잡도를 줄여 선형 시간에 가까운 조회가 가능하고, 새 개체 추가도 쉬워진다.