Abstrakt. Flera senaste arbeten om relationsextraktion har tillämpat det avlägsna övervakningsparadigmet: i stället för att förlita sig på kommenterad text för att lära sig att förutsäga relationer använder de befintliga kunskapsbaser (KB) som källa till tillsyn. Avgörande är att dessa metoder tränas utifrån antagandet att varje mening som nämner de två närstående enheterna är ett uttryck för det givna förhållandet. Här hävdar vi att detta leder till bullriga mönster som skadar precisionen, särskilt om kunskapsbasen inte är direkt relaterad till den text vi arbetar med. Vi presenterar en ny metod för distansövervakning som kan lindra detta problem baserat på följande två idéer: För det första använder vi ett faktordiagram för att explicit modellera beslutet om huruvida två enheter är relaterade, och beslutet om huruvida detta förhållande nämns i en viss mening; för det andra tillämpar vi restriktionsdriven semi-supervision för att träna denna modell utan någon kunskap om vilka meningar som uttrycker relationerna i vår utbildning KB. Vi tillämpar vår strategi för att extrahera relationer från New York Times corpus och använda Freebase som kunskapsbas. Jämfört med ett toppmodernt tillvägagångssätt för relationsextraktion under avlägsen övervakning uppnår vi 31 procents felreduktion.
Tanken är att använda en extern kunskapsbas som en källa till handledning istället för att använda märkt text REF.
Modeling relations and their mentions without labeled text
{'venue': 'In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: Part III', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}