Matrix factorization metoder för relationsextraktion ger flera attraktiva funktioner: de stöder avlägsen övervakning, hantera öppna scheman och utnyttja omärkta data. Tyvärr delar dessa metoder en brist med alla andra avlägset övervakade metoder: de kan inte lära sig att extrahera målrelationer utan befintliga data i kunskapsbasen, och likaså är dessa modeller felaktiga när det gäller förbindelser med glesa data. Regelbaserade extraktorer, å andra sidan, kan enkelt utvidgas till nya relationer och förbättras för befintliga men felaktiga relationer, genom första ordningen formler som fångar extra domän kunskap. Men vanligtvis är en stor uppsättning av sådana formler nödvändiga för att uppnå generalisering. I detta dokument introducerar vi ett paradigm för att lära sig lågdimensionella inbäddningar av entitetspar och relationer som kombinerar fördelarna med matris factorization med första ordningens logiska domänkunskap. Vi introducerar enkla metoder för att uppskatta sådana inbäddningar, samt en ny utbildningsalgoritm för att gemensamt optimera över fakta och första ordningens logik information. Våra resultat visar att denna metod kan lära sig exakta extraktorer med liten eller ingen avlägsen övervakning anpassning, samtidigt generaliserar till textmönster som inte visas i formlerna.
REF gav en ram för att gemensamt maximera sannolikheten för observerade fakta och logikregler i första ordningen.
Injecting Logical Background Knowledge into Embeddings for Relation Extraction
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}