I detta dokument föreslås tre moduler baserade på latenta ämnen av dokument för att lindra "semantisk drift" i bootstrapping enhet ställa in expansion. Dessa nya moduler läggs till en diskriminerande bootstrapping algoritm för att förverkliga ämne funktionsgenerering, negativa exempel urval och enhet kandidat beskärning. I denna studie modellerar vi latenta ämnen med LDA (Latent Dirichlet Allocation) på ett oövervakat sätt. Experiment visar att noggrannheten hos de extraherade enheterna förbättras med 6,7 till 28,2 % beroende på domän.
Dessutom kan enhet ställa expansion med ämnesinformation lindra semantisk drift i bootstrapping enhet som expansion REF.
Entity Set Expansion using Topic information
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}