An Entity Linking system aligns the textual mentions of entities in a text to their corresponding entries in a knowledge base. However, deploying a neural entity linking system for efficient real-time inference in production environments is a challenging task. In this work, we present a neural entity linking system that connects the product and organization type entities in business conversations to their corresponding Wikipedia and Wikidata entries. The proposed system leverages Elasticsearch to ensure inference efficiency when deployed in a resource limited cloud machine, and obtains significant improvements in terms of inference speed and memory consumption while retaining high accuracy.


翻译:实体链接系统使文本中提及实体的文字与其在知识库中的相应条目相一致,然而,为生产环境中高效实时推断而部署神经实体链接系统是一项具有挑战性的任务。在这项工作中,我们提出了一个神经实体链接系统,将商业对话中的产品和组织类型实体与其相应的维基百科和维基数据条目连接起来。拟议系统在部署于资源有限的云层机器时,利用“弹性研究”来确保推断效率,并在引用速度和记忆消耗方面取得重大进展,同时保持高度准确性。

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