Entity Linking

Entity linking एनोटेटर्स को span एनोटेशन को बाहरी knowledge base (KB) जैसे Wikidata या UMLS से जोड़ने में सक्षम बनाता है। यह text उल्लेखों और canonical entity के बीच semantic लिंक बनाता है, जो named entity recognition, concept normalization, और knowledge graph निर्माण के लिए मूल्यवान है।

यह कैसे काम करता है

जब span एनोटेशन स्कीमा के लिए entity linking सक्षम होती है:

1. एनोटेटर टेक्स्ट हाइलाइट करते हैं और एक लेबल असाइन करते हैं (जैसे, "PERSON", "ORGANIZATION")
2. span के control bar पर एक लिंक आइकन दिखाई देता है
3. आइकन पर क्लिक करने से मिलान करने वाली KB entity खोजने के लिए एक search modal खुलता है
4. चयनित entity ID span एनोटेशन के साथ संग्रहीत होती है
5. लिंक किए गए span एक भरा हुआ आइकन प्रदर्शित करते हैं और hover पर entity विवरण दिखाते हैं

त्वरित प्रारंभ

span स्कीमा में entity_linking कॉन्फ़िगरेशन जोड़कर entity linking सक्षम करें:

annotation_schemes:
  - annotation_type: span
    name: ner
    description: Named Entity Recognition with KB linking
    labels:
      - name: PERSON
        tooltip: "People's names"
      - name: ORGANIZATION
        tooltip: "Companies, agencies, institutions"
      - name: LOCATION
        tooltip: "Places, cities, countries"
    entity_linking:
      enabled: true
      knowledge_bases:
        - name: wikidata
          type: wikidata
          language: en

कॉन्फ़िगरेशन विकल्प

Knowledge Base कॉन्फ़िगरेशन

समर्थित Knowledge Bases

Wikidata

100+ मिलियन entity के साथ मुफ्त, खुला knowledge base। कोई API key आवश्यक नहीं।

entity_linking:
  enabled: true
  knowledge_bases:
    - name: wikidata
      type: wikidata
      language: en

बहुभाषी लेबल, entity उपनाम (जैसे, "NYC" "New York City" ढूंढता है), और Wikipedia लेखों के लिंक की सुविधा है।

UMLS

व्यापक चिकित्सा और जैव चिकित्सा शब्दावली। UTS से मुफ्त API key की आवश्यकता है।

entity_linking:
  enabled: true
  knowledge_bases:
    - name: umls
      type: umls
      api_key: ${UMLS_API_KEY}

चिकित्सा अवधारणाओं, दवाओं, बीमारियों, प्रक्रियाओं, और 200+ स्रोत vocabularies (SNOMED CT, ICD-10, MeSH, RxNorm) के क्रॉस-संदर्भ शामिल हैं।

कस्टम REST API

REST API के साथ किसी भी knowledge base से कनेक्ट करें:

entity_linking:
  enabled: true
  knowledge_bases:
    - name: internal_kb
      type: rest
      base_url: https://api.example.com
      api_key: optional_api_key
      extra_params:
        search_endpoint: /search
        entity_endpoint: /entity/{entity_id}
        search_query_param: q
        results_path: data.results
        entity_id_field: id
        label_field: name
        description_field: description

एकाधिक Knowledge Bases

एनोटेटर्स को सबसे उचित स्रोत चुनने देने के लिए कई KB कॉन्फ़िगर करें:

entity_linking:
  enabled: true
  knowledge_bases:
    - name: wikidata
      type: wikidata
      language: en
    - name: umls
      type: umls
      api_key: ${UMLS_API_KEY}
    - name: company_entities
      type: rest
      base_url: https://internal.company.com/api/entities

search modal में एक dropdown एनोटेटर्स को कॉन्फ़िगर किए गए knowledge base के बीच स्विच करने देता है।

Multi-Select मोड

अस्पष्ट उल्लेखों के लिए उपयोगी, एक span को कई entity से जोड़ने की अनुमति देने के लिए multi-select सक्षम करें:

entity_linking:
  enabled: true
  multi_select: true
  knowledge_bases:
    - name: wikidata
      type: wikidata
      language: en

डेटा फॉर्मेट

Entity-लिंक किए गए span आउटपुट में अतिरिक्त फ़ील्ड शामिल करते हैं:

{
  "id": "instance_001",
  "text": "Albert Einstein was born in Ulm, Germany in 1879.",
  "annotations": {
    "ner": {
      "spans": [
        {
          "text": "Albert Einstein",
          "start": 0,
          "end": 15,
          "label": "PERSON",
          "kb_id": "Q937",
          "kb_source": "wikidata",
          "kb_label": "Albert Einstein"
        },
        {
          "text": "Ulm",
          "start": 28,
          "end": 31,
          "label": "LOCATION",
          "kb_id": "Q3012",
          "kb_source": "wikidata",
          "kb_label": "Ulm"
        }
      ]
    }
  }
}

सर्वोत्तम प्रथाएँ

1. दक्षता के लिए auto-search सक्षम करें - span टेक्स्ट के साथ खोज पूर्व-भरता है
2. linking आवश्यक न बनाएँ जब तक आवश्यक न हो - यदि entity नहीं मिली तो एनोटेशन को ब्लॉक न करें
3. धीमे नेटवर्क के लिए उचित timeout निर्धारित करें
4. KB को entity प्रकार से मिलाएँ - सामान्य entity के लिए Wikidata, जैव चिकित्सा शब्दों के लिए UMLS, डोमेन-विशिष्ट entity के लिए कस्टम API का उपयोग करें
5. अस्पष्ट उल्लेखों के लिए multi-select का उपयोग करें - संक्षिप्ताक्षर, सामान्य नाम, बहुअर्थी शब्द

अधिक पढ़ें

• Span Annotation - बुनियादी span एनोटेशन सेटअप
• Coreference Chains - Entity उल्लेखों को समूहित करना
• Event Annotation - N-ary event संरचनाएँ

कार्यान्वयन विवरण के लिए, स्रोत दस्तावेज़ीकरण देखें।