Medan relationsextraktionen traditionellt sett har betraktats som en uppgift som enbart bygger på textdata, har det på senare tid visat sig att genom att ta befintliga fakta som indata i form av enhetsrelation tredubblas från både kunskapsbaser och textdata, kan relationsextraktionens prestanda förbättras avsevärt. Efter detta nya paradigm föreslår vi en tensor sönderdelningsstrategi för kunskapsbas som är mycket skalbar och särskilt lämplig för relationsextraktion. Genom att utnyttja relationell domänkunskap om information om enhetstyp är vår inlärningsalgoritm betydligt snabbare än tidigare metoder och kan bättre upptäcka nya relationer som saknas i databasen. Dessutom, när det tillämpas på en relation extraktion uppgift, är vår strategi ensam jämförbar med flera befintliga system, och förbättrar den vägda genomsnittliga precisionen för en state-of-theart metod med 10 poäng när den används som en delkomponent.
Genom att utnyttja relationsdomänkunskap om information om entitetstyp föreslår REF en tensor sönderdelningsmetod för relationsextraktion i kunskapsbasen som är mycket effektiv när det gäller tids komplexitet.
Typed Tensor Decomposition of Knowledge Bases for Relation Extraction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}