Bootstrappade mönster lärande för enhet utvinning vanligtvis börjar med frö enheter och iterativt lär mönster och enheter från omärkt text. Mönster poängsätts av deras förmåga att extrahera mer positiva enheter och mindre negativa enheter. Ett problem är att det på grund av bristen på märkta uppgifter antingen antas att omärkta enheter är negativa eller ignoreras av de befintliga mätmetoderna. I detta papper, vi förbättra mönster scoring genom att förutsäga etiketter av omärkta enheter. Vi använder olika oövervakade funktioner baserade på kontrasterande domänspecifik och allmän text, och utnyttjar distributionslikhet och redigera avstånd till lärda enheter. Vårt system överträffar befintliga mönster scoring algoritmer för att extrahera läkemedel och behandling enheter från fyra medicinska forum.
Nyligen, REF förbättrat mönster scoring (steg 2 i algoritm 1) med förutsagda etiketter av omärkta enheter.
Improved Pattern Learning for Bootstrapped Entity Extraction
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}