Detta dokument presenterar en metod för oövervakad upptäckt av semantiska mönster. Semantiska mönster är användbara för en mängd olika textförståelseuppgifter, särskilt för att lokalisera händelser i text för informationsextrahering. Metoden bygger på tidigare beskrivna metoder för iterativt oövervakat mönsterförvärv. En vanlig egenskap hos tidigare metoder är att algoritmens utgång är en kontinuerlig ström av mönster, med gradvis förnedrande precision. Vår metod skiljer sig från tidigare mönster förvärv algoritmer genom att det introducerar konkurrens bland flera scenarier samtidigt. Detta ger naturliga stoppkriterier för oövervakade elever, samtidigt som bra precisionsnivåer vid terminering. Vi diskuterar resultaten av experiment med flera scenarier och undersöker olika aspekter av det nya förfarandet.
I Ref föreslogs en motutbildningsmetod för att tillhandahålla naturliga stoppkriterier för oövervakat lärande.
Counter-Training In Discovery Of Semantic Patterns
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}