Robustness Evaluation of Entity Disambiguation Using Prior Probes: the Case of Entity Overshadowing

Entity disambiguation (ED) is the last step of entity linking (EL), when candidate entities are reranked according to the context they appear in. All datasets for training and evaluating models for EL consist of convenience samples, such as news articles and tweets, that propagate the prior probability bias of the entity distribution towards more frequently occurring entities. It was previously shown that the performance of the EL systems on such datasets is overestimated since it is possible to obtain higher accuracy scores by merely learning the prior. To provide a more adequate evaluation benchmark, we introduce the ShadowLink dataset, which includes 16K short text snippets annotated with entity mentions. We evaluate and report the performance of popular EL systems on the ShadowLink benchmark. The results show a considerable difference in accuracy between more and less common entities for all of the EL systems under evaluation, demonstrating the effects of prior probability bias and entity overshadowing

Toroidal Soliton Solutions in O(3)^N Nonlinear Sigma Model

A set of N three component unit scalar fields in (3+1) Minkowski space-time is investigated. The highly nonlinear coupling between them is chosen to omit the scaling instabilities. The multi-soliton static configurations with arbitrary Hopf numbers are found. Moreover, the generalized version of the Vakulenko-Kapitansky inequality is obtained. The possibility of attractive, repulsing and noninteracting channels is discussed.Comment: to be published in Mod. Phys. Lett.

Comparative analysis of interregional and intersectoral mobility in Russia

Одной из важнейших характеристик рынка труда является трудовая мобильность, которая позволяет судить об эффективности использования труда в экономике. Для определения степени мобильности необходимо проводить сравнительный анализ. В данной работе оцениваются степень и динамика мобильности на российском рынке труда в пространственном и отраслевом разрезе по сравнению с рынками труда других стран на основании ранее опубликованных исследований, а также новых результатов, полученных автором. В работе структурируются подходы к определению степени мобильности, применяются как прямые (издержки мобильности, матрицы переходов), так и косвенные показатели (структурная безработица, дифференциация заработной платы, уровень безработицы, ВРП). Для анализа используются данные Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» и данные Росстата 2000-2016 гг. Полученные результаты свидетельствуют об относительно низкой межрегиональной и межсекторной мобильности в России по сравнению со странами ОЭСР. Низкая межсекторная мобильность может указывать на слабую взаимозаменяемость секторов и на высокие издержки перехода. Наибольшее число переходов наблюдается в торговлю, где от работников не требуется специфичных знаний. Другие переходы в основном совершаются между смежными секторами, требующими схожих по профилю знаний от работников. Самая низкая мобильность характерна для работников образования и здравоохранения. Если ориентироваться на индексы Шоррокса, то уровень межрегиональной мобильности в России ниже межсекторной. Низкая пространственная мобильность объясняется высокими издержками миграции, связанными, в часности, с «ловушками бедности», особенностью статистического учета мигрантов и масштабами регионов в России. Полученные результаты верны в рамках исследуемого временного периода и применяемых критериев. Изменения трудовой мобильности в России в период глобальной цифровизации экономики и при переходе к дистанционному формату работы требуют отдельного изучения.One of the most important characteristics of the labour market is labour mobility that allows assessing the economic efficiency of labour. A comparative analysis is necessary for determining the degree of mobility. In terms of spatial and sectoral characteristics, the paper assesses the degree and dynamics of mobility in the Russian labour market based on previously published studies, as well as the authors’ findings. To determine the degree of mobility, the research uses various approaches, applying both direct (mobility costs, transition matrices) and indirect indicators (structural unemployment, wage differentiation, unemployment rate, gross regional product (GRP)). The analysis uses the data of the Russia Longitudinal Monitoring Survey - Higher School of Economics (RLMS-HSE) and Federal State Statistic Service (Rosstat) for 20002016. The obtained results demonstrate a relatively low intersectoral and interregional mobility in Russia compared to Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) countries. Low intersectoral mobility may indicate weak exchangeability of the sectors and high mobility costs. The largest number of transitions is observed in trade, where employees do not need any specific knowledge. Generally, other transitions are made between related sectors that require similar knowledge from employees. The lowest intersectoral mobility is characteristic for the education and health sectors. According to the Shorrocks index, in Russia, interregional mobility is lower than intersectoral mobility. Low spatial mobility is explained by high migration costs, including those associated with “poverty traps”, the peculiarity of statistical accounting of migrants and the size of Russian regions. The obtained results are correct for the examined period and the applied criteria. The changes in labour mobility in Russia caused by global digitalisation of the economy and the transition to remote working require a separate study.Исследование выполнено за счет гранта Всемирного банка и в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в 2019 году. Работа подготовлена с использованием результатов проекта «Проблема неформальной занятости в России: причины и варианты решения» Всемирного банка, 2019. Автор выражает огромную благодарность Гурвичу Е. Т. за ценные рекомендации.The research has been supported by the grant of the World Bank and the HSE Fundamental Research Program in 2019. The article has been prepared using the results of the project “The problem of informal employment in Russia: causes and solutions” of the World Bank, 2019. I would like to thank E. T. Gurvich for valuable advice