Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för relationsextraktion som integrerar information över dokument, utför global slutledning och kräver ingen märkt text. I synnerhet tar vi gemensamt itu med relationsutdragning och enhetsidentifiering. Vi använder distansövervakning för att träna en faktorgrafmodell för relationsextraktion baserad på en befintlig kunskapsbas (Freebase, härledd i delar från Wikipedia). För att dra en slutsats kör vi en effektiv Gibbs-provtagare som leder till linjär tidskollision. Vi utvärderar vår strategi både för en indomain (Wikipedia) och en mer realistisk outof-domain (New York Times Corpus) inställning. För in-domänen, vår gemensamma modell leder till 4% högre precision än en isolerad lokal strategi, men har ingen fördel jämfört med en pipeline. När det gäller out-of-domain data drar vi stor nytta av gemensam modellering, och observera förbättringar i precision på 13% över rörledningen, och 15% över den isolerade baslinje.
I REF föreslås en relationsextraktionsmodell som fångar upp urvalspreferenser och funktionsbegränsningar för att integrera information i dokument.
Collective Cross-Document Relation Extraction Without Labelled Data
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}