UNIMIB@NEEL-IT: Named Entity Recognition and Linking of Italian Tweets

This paper describes the framework proposed by the UNIMIB Team for the task of Named Entity Recognition and Linking of Italian Tweets (NEEL-IT). The proposed pipeline, which represents an entry level system, is composed of three main steps: (1) Named Entity Recognition using Conditional Random Fields, (2) Named Entity Linking by considering both Supervised and Neural-Network Language models, and (3) NIL clustering byusing a graph-based approach.

Questo articolo descrive il sistema proposto dal gruppo UNIMIB per il task di Named Entity Recognition and Linking applicato a tweet in lingua italiana (NEEL-IT). Il sistema, che rappresenta un approccio iniziale al problema, è costituito da tre passaggi fondamentali: (1) Named Entity Recognition tramite l’utilizzo di Conditional Random Fields, (2) Named Entity Linking considerando sia approcci supervisionati sia modelli di linguaggio basati su reti neurali, e (3) NIL clustering tramite un approccio basato su grafi.