Vi presenterar en kärnbaserad metod för finkornig klassificering av namngivna enheter. Den enda träningsdatan för vår algoritm är ett fåtal manuellt annoterade enheter för varje klass. Vi definierade kärnfunktioner som implicit kartlägger enheter, som representeras av att samla alla sammanhang där de förekommer, till ett latent semantiskt utrymme härlett från Wikipedia. Vår metod uppnår en betydande förbättring jämfört med den senaste tekniken för uppgiften att befolka en ontologi av människor, även om kräver betydligt mindre utbildning exempel än tidigare metoder.
Det tillvägagångssätt som presenteras i REF klassificerar människor på ett utdrag av WordNet ontology, med hjälp av kärnfunktioner som implicit kartlägger enheter, representerade genom att aggregera alla sammanhang där de förekommer, till ett latent semantiskt utrymme härlett från Wikipedia.
Fine-Grained Classification of Named Entities Exploiting Latent Semantic Kernels
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}