I detta dokument undersöks en maskininlärningsmetod för tidsbeställning och förankring av händelser i naturliga språktexter. För att hantera data sparseness använde vi temporal resonemang som en översampling metod för att dramatiskt utöka mängden träningsdata, vilket resulterar i prediktiv noggrannhet på länkmärkning så hög som 93% med hjälp av en maximal Entropy clasfier på mänskliga kommenterade data. Denna metod jämförde gynnsamt mot en rad allt mer sofistikerade baslinjer med utvidgning av regler som härrör från mänsklig intuition.
REF använder tidsresonemang som en översamplingsmetod för att öka mängden träningsdata.
Machine Learning Of Temporal Relations
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}