Vi utökar tidigare arbete på trädkärnor för att uppskatta likheten mellan beroende träd av meningar. Med hjälp av denna kärna i en Support Vector Machine upptäcker och klassificerar vi relationer mellan enheter i den automatiska innehållsextraktionen (ACE) corpus av nyhetsartiklar. Vi undersöker nyttan av olika funktioner som Wordnet hypernyms, delar av tal, och enhetstyper, och finner att beroende trädkärnan uppnår en 20 % F1 förbättring jämfört med en "bag-of-words" kärna.
Denna trädkärna generaliserades något av REF för att beräkna likheten mellan två beroende träd.
Dependency Tree Kernels For Relation Extraction
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}