Att utvinna semantiska relationer mellan enheter är en utmaning. I detta dokument undersöks införlivandet av olika lexiska, syntaktiska och semantiska kunskaper i funktionsbaserad relationsextraktion med hjälp av SVM. Vår studie visar att basfrasen buckling information är mycket effektiv för relationsextraktion och bidrar till det mesta av prestandaförbättringen från syntaktisk aspekt medan ytterligare information från full tolkning ger begränsad ytterligare förbättring. Detta tyder på att det mesta av användbar information i full parse träd för relation utvinning är grunt och kan fångas genom styckning. Vi visar också hur semantisk information som WordNet och Name List, kan användas i funktionsbaserad relation extrahering för att ytterligare förbättra prestandan. Utvärderingen av ACE-korpus visar att en effektiv integrering av olika funktioner gör det möjligt för vårt system att överträffa tidigare bäst rapporterade system på de 24 ACE-sambandssubtyperna och avsevärt överträffar trädkärnbaserade system med över 20 i F-mätning på de 5 ACE-sambandstyperna.
Till exempel använde REF SVM för att extrahera semantiska relationer mellan enheter som förlitade sig på funktioner som utvunnits ur lexisk, syntaktisk och semantisk kunskap.
Exploring Various Knowledge In Relation Extraction
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}