Spacy - 实体链接器 - 为什么预测分数是 prob 和 cosine sim 的组合？
Spacy - entity linker - why is the predict score a combination of prob and cosine sim?
我在 spacy 下通过实体链接器管道的预测方法，由于某种原因，分数定义如下：
scores = prior_probs + sims - (prior_probs*sims)
Link here
有人对此有经验/知道这个公式的来源吗？
谢谢！
取自Entity Linking via Joint Encoding of Types, Descriptions, and Context第4节等式2。
虽然详细解释了公式，但我觉得不够自信，总的来说，目的是结合基于外部知识的资源（论文中的 KB）导出的实体候选者的概率分数，这是先验概率，以及使用句子编码器估计的分数，用于将提到 link 及其上下文进行编码，在公式中模拟，因为它们计算编码的提及向量与所有候选实体之间的余弦相似度（这就是为什么这个公式是仅在 "incl_context" 为真时使用）。
我在 spacy 下通过实体链接器管道的预测方法，由于某种原因，分数定义如下：
scores = prior_probs + sims - (prior_probs*sims)
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有人对此有经验/知道这个公式的来源吗？
谢谢！
取自Entity Linking via Joint Encoding of Types, Descriptions, and Context第4节等式2。
虽然详细解释了公式，但我觉得不够自信，总的来说，目的是结合基于外部知识的资源（论文中的 KB）导出的实体候选者的概率分数，这是先验概率，以及使用句子编码器估计的分数，用于将提到 link 及其上下文进行编码，在公式中模拟，因为它们计算编码的提及向量与所有候选实体之间的余弦相似度（这就是为什么这个公式是仅在 "incl_context" 为真时使用）。