Informationsutdrag (IE) håller löftet att generera en storskalig kunskapsbas från webbens naturliga språktext. Kunskapsbaserad svag tillsyn, med hjälp av strukturerade data för att heuritiskt märka en utbildning corpus, arbetar mot detta mål genom att möjliggöra automatiserad inlärning av ett potentiellt obegränsat antal relationsextraktorer. Nyligen har forskare utvecklat multiinstance lärande algoritmer för att bekämpa de bullriga utbildningsdata som kan komma från heuristisk märkning, men deras modeller antar relationer är osammanhängande -till exempel de kan inte extrahera paret Grundade (Jobs, Apple) och VD-of(Jobs, Apple). I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för lärande med flera intance med överlappande relationer som kombinerar en utdragsmodell på straffnivå med en enkel, corpus-nivåkomponent för att samla de enskilda fakta. Vi tillämpar vår modell för att lära oss extraherare för NY Times text med hjälp av svag övervakning från Freebase. Experiment visar att tillvägagångssättet går snabbt och ger överraskande vinster i noggrannhet, både på aggregerad nivå och på straffnivå.
I REF används multi-instance inlärningsmodeller för att denoise olika källor.
Knowledge-Based Weak Supervision for Information Extraction of Overlapping Relations
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}