Vi föreslår FINET, ett system för att upptäcka de typer av namngivna enheter i korta indata-såsom meningar eller tweets-med avseende på WordNets super finkorniga typsystem. FINET genererar kandidattyper med hjälp av en sekvens av flera extraktorer, allt från uttryckligen nämnda typer till implicita typer, och därefter väljer de mest lämpliga med hjälp av idéer från ord-sense disambigation. FINET bekämpar databrist och buller från befintliga system: Det förlitar sig inte på övervakning i sina utsugare och genererar utbildningsdata för typval från WordNet och andra resurser. FINET stöder det mest finkorniga typsystemet hittills, inklusive typer utan kommenterade träningsdata. Våra experiment visar att FINET överträffar toppmoderna metoder när det gäller återkallande, precision och granularitet av extraherade typer.
Del REF föreslog en oövervakad metod för att generera kontextmedvetna kandidattyper och därefter välja den lämpligaste typen.
FINET: Context-Aware Fine-Grained Named Entity Typing
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}