I detta dokument beskriver vi ett nytt tillvägagångssätt för halvövervakad adaptiv inlärning av händelseextrahering från text. Med tanke på en uppsättning exempel och en oannoterad text corpus, kommer BEAR-systemet (Bootstrapping Events and Relations) automatiskt lära sig att känna igen och förstå beskrivningar av komplexa semantiska relationer i text, såsom händelser som involverar flera enheter och deras roller. Till exempel, med tanke på en serie beskrivningar av bombningar och skottlossning (t.ex. i newswire) systemet kommer att lära sig att extrahera, med en hög grad av noggrannhet, andra attacker-typ händelser som nämns någon annanstans i texten, oavsett form av beskrivning. En serie utvärderingar med hjälp av ACE-data och händelseset visar en betydande förbättring jämfört med vårt baslinjesystem.
REF föreslog Bear-systemet, som markerade både händelser och deras roller.
Bootstrapping Events and Relations from Text
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}