Syftet med detta dokument är att tillhandahålla ett effektivt gränssnitt för progressiv förfining av mönsterbaserade system för informationsextraktion. Mönsterbaserade informationsextraktionssystem (IE) har en fördel framför maskininlärningsbaserade system som mönster är lätta att anpassa för att hantera fel och kan tolkas av människor. Att bygga ett mönsterbaserat system är vanligtvis en iterativ process för att prova olika parametrar och trösklar för att lära sig mönster och enheter med hög precision och minne. Eftersom mönster är begripliga för människor, är det möjligt att identifiera felkällor, såsom mönster som är ansvariga för att extrahera felaktiga enheter och vice versa, och korrigera dem. Det innebär dock tidskrävande manuell inspektion av den extraherade produktionen. Vi presenterar ett lättviktsverktyg, SPIED, för att hjälpa IE systemutvecklare i lärande enheter med hjälp av mönster med bootstrappning, och visualisera de lärda enheter och mönster med förklaringar. SPIED är det första offentligt tillgängliga verktyget för att visualisera diagnostisk information av flera mönster inlärningssystem till det bästa av vår kunskap.
Stanford Mönsterbaserad Information Extraction och Diagnostics (SPIED) REF ) är ett mönsterbaserat enhet befolkningssystem.
SPIED: Stanford Pattern based Information Extraction and Diagnostics
{'venue': 'Proceedings of the Workshop on Interactive Language Learning, Visualization, and Interfaces', 'journal': 'Proceedings of the Workshop on Interactive Language Learning, Visualization, and Interfaces', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}