Inte ens hela Web corpus svarar uttryckligen på alla frågor, men slutsatsen kan avslöja många implicita svar. Men var kommer slutreglerna ifrån? I detta dokument undersöks problemet med att lära sig inferensregler från webbtext på ett oövervakat, domänoberoende sätt. Sherlock-systemet, som beskrivs här, är en första klassens inlärare som förvärvar över 30 000 Hornklausuler från webbtext. Sherlock förkroppsligar flera innovationer, inklusive en ny regel scoring funktion baserad på statistikrelevans (Salmon et al., 1971) som är effektiv på tvetydiga, bullriga och ofullständiga webbextraheringar. Våra experiment visar att slutsatser över de inlärda reglerna upptäcker tre gånger så många fakta (med precision 0.8) som TEXTRUNNER-systemet som bara extraherar fakta som uttryckligen anges i webbtext.
SHERLOCK-systemet REF använder en poängfunktion baserad på statistisk relevans och statistisk betydelse för att identifiera intressanta regler.
Learning First-Order Horn Clauses from Web Text
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}