Massiva kunskapsresurser, såsom Wikidata, kan ge värdefull information för lexikal inferens, särskilt för riktiga namn. Tidigare resursbaserade metoder väljer vanligtvis den delmängd av varje resurss relationer som är relevanta för en viss uppgift. Urvalsprocessen görs manuellt, vilket begränsar dessa tillvägagångssätt till mindre resurser som WordNet, som saknar täckning av riktiga namn och den senaste terminologin. I detta dokument presenteras en övervakad ram för att automatiskt välja en optimerad delmängd av resursrelationer för en given målinferens uppgift. Vårt tillvägagångssätt möjliggör användning av storskaliga kunskapsresurser, vilket ger en rik källa till högprecisionsinferenser över riktiga namn. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Ett nära relaterat tillvägagångssätt som hittas i litteraturen är "bag-of-edges"-metoden REF för att automatiskt välja en optimerad delmängd av resursrelationer i en strukturerad resurs, med tanke på ett mål lexical inference uppgift.
Learning to Exploit Structured Resources for Lexical Inference
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}