Ett avgörande steg mot målet att automatiskt ta fram propositionsinformation från naturlig språktext är identifieringen av semantiska relationer mellan beståndsdelar i meningar. Vi undersöker problemet med att skilja mellan sju relationstyper som kan uppstå mellan enheterna "behandling" och "sjukdom" i biovetenskap text, och problemet med att identifiera sådana enheter. Vi jämför fem generativa grafiska modeller och ett neuralt nätverk, med hjälp av lexical, syntaktic, och semantiska funktioner, finner att den senare bidrar till att uppnå hög klassificering noggrannhet.
Rosario och Hearst använder neurala nätverk med hjälp av lexikala, syntaktiska och semantiska egenskaper för att skilja sju relationer mellan enheter "sjukdom" och "behandling" REF.
Classifying Semantic Relations In Bioscience Texts
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}