Brist på manuellt märkta data är ett hinder för övervakade metoder för relationsextraktion. I detta papper undersöker vi en graf baserad semi-övervakad inlärningsalgoritm, en etikettutbredning (LP) algoritm, för relationsutdragning. Det representerar märkta och omärkta exempel och deras avstånd som noder och vikter av kanter i en graf, och försöker få en märkning funktion för att uppfylla två begränsningar: 1) det bör fästas på de märkta noderna, 2) det bör vara slät på hela grafen. Experimentella resultat på ACE corpus visade att denna LP-algoritm uppnår bättre prestanda än SVM när endast mycket få märkta exempel finns tillgängliga, och den presterar också bättre än bootstrapping för relationen extraktion uppgift.
REF föreslog en förökningsalgoritm för relationsextraktion som en halvövervakad inlärningsmetod genom att använda informationen om tolkning.
Relation Extraction Using Label Propagation Based Semi-Supervised Learning
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}