Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Entity Resolution

Data Integration › Entity Resolution 93 평가 기록 16 datasets

Entity resolution (also known as entity matching, record linkage, or duplicate detection) is the task of finding records that refer to the same real-world entity across different data sources (e.g., data files, books, websites, and databases). (Source: Wikipedia)

Surveys on entity resolution:

The task of entity resolution is closely related to the task of entity alignment which focuses on matching entities between knowledge bases. The task of entity linking differs from entity resolution as entity linking focuses on identifying entity mentions in free text.

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
gpt4-0613_fewshot-10
F1 (%): 85.21
논문 코드
gpt4-0613_zeroshot
F1 (%): 95.78
논문 코드
gpt4-0613_zeroshot
F1 (%): 89.61
논문 코드
Sudowoodo
Recall: 88.6Candidate Set Size: 3276
논문 코드
SC-Block
Recall: 99.6Candidate Set Size: 11000
논문 코드
BERT
F1 (%): 96.53
논문 코드
RoBERTa-SupCon
F1 (%): 98.33
논문 코드
RoBERTa-base
F1 (%): 71.14
논문 코드
ALMSER-GB
F1: 0.951
논문 코드
JointBERT
F1 (%): 97.09
논문 코드
SC-Block
Recall: 89.5Candidate Set Size: 5000000
논문 코드

데이터셋

16개

논문

라이브러리

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