Uppgiften att identifiera synonyma relationer och objekt, eller synonymupplösning, är avgörande för högkvalitativ information utvinning. I detta dokument undersöks synonymupplösning i samband med oövervakad informationsextrahering, där varken handtagna utbildningsexempel eller domänkunskap finns tillgänglig. Papperet presenterar en skalbar, fullt implementerad system som körs i O (KN log N ) tid i antalet extraktioner, N, och det maximala antalet synonymer per ord, K. Systemet, som kallas Resolver, introducerar en probabilistisk relationell modell för att förutsäga om två strängar är medreferentiella baserat på likheten av påståenden som innehåller dem. På en uppsättning av två miljoner påståenden som extraheras från webben, löser Resolver objekt med 78% precision och 68% återkallar, och löser relationer med 90% precision och 35% återkallande. Flera varianter av Resolvers probabilistiska modell utforskas, och experiment visar att dessa variationer under lämpliga förhållanden kan förbättra F1 med 5%. En förlängning till det grundläggande Resolver systemet gör det möjligt att hantera polysemösa namn med 97% precision och 95% återkalla på en datauppsättning från TREC corpus.
RESOLVER REF ) införde en probabilistisk relationsmodell för att förutsäga synonymer.
Unsupervised Methods for Determining Object and Relation Synonyms on the Web
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 34, pages 255-296, 2009', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}