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.
Utöver utmaningarna föreslår Ref en modell baserad på en strukturerad perceptron för att gemensamt förutsäga båda typerna av tidsmässiga relationer.
Structured Learning for Temporal Relation Extraction from Clinical Records
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}