Graph-baserade semi-övervakade inlärningsalgoritmer (SSL) har framgångsrikt använts för att extrahera klass-instance par från stora ostrukturerade och strukturerade textsamlingar. En noggrann jämförelse av olika grafbaserade SSL-algoritmer på den uppgiften har dock saknats. Vi jämför tre graf-baserade SSL-algoritmer för klass-intance förvärv på en mängd olika grafer konstruerade från olika domäner. Vi tycker att den nyligen föreslagna MAD-algoritmen är den mest effektiva. Vi visar också att utvinning av klassintans kan förbättras avsevärt genom att lägga till semantisk information i form av exemplifierade kanter som härrör från en självständigt utvecklad kunskapsbas. Alla våra koder och data kommer att göras tillgängliga för allmänheten för att uppmuntra reproducerbar forskning på detta område.
REF genomförde en jämförande studie av grafalgoritmer och visade att klassintance extraktion kan förbättras med hjälp av ytterligare information som kan modelleras som instansattributkanter.
Experiments in Graph-Based Semi-Supervised Learning Methods for Class-Instance Acquisition
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}