Flera forskare har föreslagit halvövervakade inlärningsmetoder för att anpassa händelseextraktionssystem till nya händelsetyper. Detta papper undersöker två typer av bootstrapping metoder som används för händelseextrahering: dokument-centrerade och likhet-centrerade metoder, och föreslår en filtrerad rankning metod som kombinerar fördelarna med de två. Vi använder en rad extraktionsuppgifter för att jämföra generaliteten av denna metod med tidigare arbete. Vi analyserar resultaten med hjälp av två utvärderingsmått och observerar effekten av olika träningskorpora. Experiment visar att vår nya rankningsmetod inte bara uppnår högre prestanda på olika utvärderingsmått, utan också är stabilare över olika bootstrappakorpora.
Papperet REF behandlar två typer av bootstrappningsmetoder som används för händelseextrahering de är dokumentcentrerade och likhetscentriska metoder, och föreslår en filtrerad rankningsmetod som kombinerar fördelarna med de två metoderna.
Filtered Ranking for Bootstrapping in Event Extraction
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}