Abstrakt. Vi föreslår en trädliknande, oövervakad inlärningsmetod för att extrahera relationer mellan namngivna enheter från en stor rå corpus. Vår metod ser relationsextraktion som ett klusterproblem på grunda parseträd. För det första ändrar vi tidigare trädkärnor på relationsextraktion för att uppskatta likheten mellan parsträd mer effektivt. Därefter används likheten mellan parseträd i en hierarkisk klusteralgoritm för att gruppera entitet par i olika kluster. Slutligen är varje kluster märkt med ett indikativt ord och opålitliga kluster beskärs bort. Utvärdering av New York Times (1995) corpus visar att vår metod överträffar det enda tidigare arbetet med 5 i F-åtgärd. Det visar också att vår metod fungerar bra på både hög frekventa och mindre vanliga entiteter par. Såvitt vi vet är detta det första arbetet med att använda ett trädlikviditetsmått i relation till klusterbildning.
Zhang M. et al., REF föreslog en trädliknande-baserad oövervakad inlärningsmetod för att extrahera relationer mellan namngivna enheter från en stor rå corpus.
Discovering Relations Between Named Entities from a Large Raw Corpus Using Tree Similarity-Based Clustering
{'venue': 'Second International Joint Conference on Natural Language Processing: Full Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}