Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för relationsextraktion, baserat på observationen att den information som krävs för att hävda ett förhållande mellan två namngivna enheter i samma mening vanligtvis fångas av den kortaste vägen mellan de två enheterna i beroendekurvan. Experiment om att extrahera relationer på toppnivå från tidningen ACE (Automated Content Extraction) visar att den nya kortaste vägen beroende kärna överträffar en ny metod baserad på beroende trädkärnor.
REF föreslår en kortaste vägberoende kärna för relationsklassificering.
A Shortest Path Dependency Kernel For Relation Extraction
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}