Många viktiga enheter typer i webbdokument, såsom datum, tider, e-postadresser och kursnummer, följa eller nära liknar mönster som kan beskrivas med Regular Expressions (REs). På grund av en stor mångfald av webbdokument och sätt på vilka de genereras, till och med till synes enkla uppgifter som att identifiera omnämnanden av datum i ett dokument blir mycket utmanande. Det är rimligt att hävda att det är omöjligt att skapa en RE som kan identifiera sådana enheter från webbdokument med perfekt precision och återkallande. I stället för att överge RE som ett sätt att gå tillväga för att upptäcka entitet, utforskar detta dokument sätt att kombinera de RE:s uttryckskraft, förmågan till djupt lärande för att lära sig från stora data, och den mänskliga-in-the loop-metoden till en ny integrerad ram för enhetsidentifiering från webbdata. Ramverket börjar med att man skapar eller samlar in befintliga RE:er för en viss typ av enhet. Dessa REs används sedan över en stor dokument corpus för att samla svaga etiketter för den enhet som nämns och ett neuralt nätverk utbildas för att förutsäga dessa RE-genererade svaga etiketter. Slutligen uppmanas en mänsklig expert att märka en liten uppsättning dokument och det neurala nätverket finjusteras på dessa dokument. Den experimentella utvärderingen av flera problem med identifiering av enheter visar att det föreslagna ramverket uppnår imponerande exakthet, samtidigt som det kräver mycket blygsamma mänskliga ansträngningar.
I den senaste litteraturen, Zhang et al. REF använde enkla reguljära uttryck som samlats online och komponerats manuellt för att producera svaga etiketter för enheten nämner över en stor dokument corpus, och ett neuralt nätverk utbildades baserat på regex-genererade svaga etiketter.
Regular Expression Guided Entity Mention Mining from Noisy Web Data
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}