Det senaste arbetet med att ta fram information har visat att snabba interaktiva verktyg kan vara mycket effektiva, men det är svårt att skapa ett användbart system och det finns få allmänt tillgängliga verktyg. I detta dokument presenterar vi IKE, ett nytt extraktionsverktyg som utför snabba, interaktiva bootstraping för att utveckla högkvalitativa extraktionsmönster för riktade relationer. Centralt för IKE är uppfattningen att ett extraktionsmönster kan behandlas som en sökfråga över en corpus. För att genomföra detta använder IKE ett nytt frågespråk som är uttrycksfullt, lätt att förstå och snabbt att utföra - väsentliga krav på ett praktiskt system. Det är också det första interaktiva extraktionsverktyget för att sömlöst integrera symboliska (booleska) och fördelningsbaserade (liknande-baserade) metoder för sökning. En första utvärdering tyder på att relationstabeller kan befolkas betydligt snabbare än genom manuella mönsterförfattare samtidigt som noggrannheten bibehålls, och mer tillförlitligt än helautomatiska verktyg, ett viktigt steg mot praktisk KB-konstruktion. Vi gör IKE offentligt tillgängligt (http://allenai.org/software/interactive-kunskap-extraktion).
Interactive Knowledge Extraction REF ) (IKE) är ett interaktivt bootstrapping verktyg för att samla relationsextraktionsmönster.
IKE - An Interactive Tool for Knowledge Extraction
{'venue': 'AKBC@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}