Att upptäcka viktiga relationer inbäddade i dokument skulle vara mycket användbart inte bara för informationshämtning utan också för frågesvar och sammanfattning. Tidigare metoder för relationsupptäckter behövde dock stora kommenterade corpora som kostade en hel del tid och ansträngning. Vi föreslår en oövervakad metod för relationsupptäckt från stora corpora. Nyckelidén är att gruppera par av namngivna enheter enligt likheten mellan sammanhangsord mellan de namngivna enheterna. Våra experiment med ett års tidningar avslöjar inte bara att relationerna mellan namngivna enheter kunde upptäckas med hög recall och precision, utan också att lämpliga etiketter automatiskt kunde tillhandahållas för relationerna.
Vårt tillvägagångssätt påverkas främst av arbetet av REF som föreslog ett oövervakat, domänneutralt tillvägagångssätt för relationsextraktion genom att klusterera namngivna enhetspar enligt likheten mellan sammanhangsord mellan två enheter och välja de vanligaste orden från sammanhanget för att märka relationen.
Discovering Relations Among Named Entities From Large Corpora
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}