Traditionell relation extraktion förutsäger relationer inom vissa fasta och ändliga mål schema. Maskininlärning metoder för denna uppgift kräver antingen manuell annotering eller, i fallet med avlägsen övervakning, befintliga strukturerade källor av samma schema. Behovet av befintliga dataset kan undvikas genom att använda ett universellt schema: föreningen av alla inblandade scheman (ytform predikat som i OpenIE, och relationer i scheman för befintliga databaser). Detta schema har en nästan obegränsad uppsättning relationer (på grund av ytformer), och stöder integration med befintliga strukturerade data (genom relation typer av befintliga databaser). För att fylla en databas av sådana schema presenterar vi matris factorization modeller som lär latent funktion vektorer för entitet tuples och relationer. Vi visar att sådana latenta modeller uppnår betydligt högre noggrannhet än en traditionell klassificeringsmetod. Ännu viktigare, genom att arbeta samtidigt på relationer som observeras i text och i befintliga strukturerade DBs som Freebase, kan vi resonera om ostrukturerade och strukturerade data på ömsesidigt stödjande sätt. Genom att göra det överträffar vårt tillvägagångssätt den senaste avlägsna övervakningen.
REF tillämpad matris factorization för relationsextraktion i universella scheman.
Relation Extraction with Matrix Factorization and Universal Schemas
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}