Vi föreslår en skalbar strukturerad inlärningsmodell som tillsammans förutser tidsmässiga relationer mellan händelser och tidsuttryck (TLINKS) och relationen mellan dessa händelser och dokumentets skapandetid (DCTR). Vi använder en strukturerad perceptron, tillsammans med heltal linjära programmering begränsningar för dokument-nivå slutsats under utbildning och förutsägelse för att utnyttja relationsegenskaper av timlighet, tillsammans med global inlärning av relationerna på dokumentnivå. Dessutom ger denna studie insikter i resultaten av att integrera begränsningar för tidssambandsextraktion när man använder strukturerad inlärning och förutsägelse. Vårt bästa system överträffar toppmodernheten i både CON-TAINS TLINK-uppgiften och DCTR-uppgiften.
Leeuwenberg och Moens REF använder strukturerad perceptronmodell som tillsammans lär sig förhållandet mellan händelser och dokumentskapandetiden och förhållandet mellan händelser och tidsuttryck i texten.
Structured Learning for Temporal Relation Extraction from Clinical Records
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}