Att klassificera och identifiera semantiska relationer mellan fakta och åsikter på webben är av yttersta vikt för att organisera information på webben, men detta kräver att man tar hänsyn till en bredare uppsättning semantiska relationer än vad som vanligtvis hanteras i Att känna igen textdetaljer (RTE), dokumentöverskridande strukturteori (CST) och liknande uppgifter. I detta dokument beskriver vi uppbyggnaden och utvärderingen av ett system som identifierar och klassificerar semantiska relationer i Internetdata. Vårt system är inriktat på en uppsättning semantiska relationer som har inspirerats av CST men som har generaliserats och breddats för att underlätta tillämpningen på blandade fakta- och åsiktsdata från Internet. Vårt system identifierar dessa semantiska relationer i japanska webbtexter med hjälp av en kombination av lexisk, syntaktisk och semantisk information och utvärderar vårt system mot guldstandarddata som konstruerades manuellt för denna uppgift. Vi kommer att släppa alla guld standard data som används för utbildning och utvärdering av vårt system i sommar.
I REF beskriver författaren konstruktion och utvärdering av en prototyp semantisk relation identifieringssystem.
Automatic Classification of Semantic Relations between Facts and Opinions
{'venue': 'Proceedings of the Second Workshop on NLP Challenges in the Information Explosion Era (NLPIX 2010)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}