论文
LELA：具备零样本领域适应的端到端LLM实体链接框架
LELA: An End-to-end LLM-based Entity Linking Framework with Zero-shot Domain Adaptation
摘要
实体链接是许多下游NLP系统的关键组件，但现有方法往往绑定特定目标知识库和领域，限制了其在真实世界中的应用。本文将LELA——一种模块化、领域无关的基于LLM的实体消歧方法——扩展为一个实用的Python库，其中集成了零样本命名实体识别（NER），从而为真实使用场景提供完整的端到端实体链接流水线。我们给出实验结果，验证LELA在多样实体链接设定下的性能与鲁棒性。在演示中，用户可以在自己的输入文本上试用该系统。