Vi föreslår en metod för att lära semantiska kategorier av ord med minimal övervakning från webbsökningsloggar. Vår metod är baserad på Espresso algoritm (Pantel och Pennacchiotti, 2006) för att extrahera binära lexiska relationer, men gör viktiga ändringar för att hantera frågelogg data för uppgiften att förvärva semantiska kategorier. Vi presenterar experimentella resultat som jämför vår metod med två toppmoderna minimalt övervakade lexikala kunskapsextraktionssystem med hjälp av japanska sökloggdata, och visar att vår metod uppnår högre precision än de tidigare föreslagna metoderna. Vi visar också att den föreslagna metoden erbjuder en ytterligare fördel för kunskapsinhämtning på ett asiatiskt språk där ordsegmentering är ett problem, eftersom metoden inte använder några förkunskaper om ordsegmentering, och kan skörda nya termer med korrekt ordsegmentering.
REF föreslog en bootstrappningsalgoritm kallad Tchai, tillägnad uppgiften att semantiskt kategoriförvärv från sökfrågaloggar.
Minimally Supervised Learning of Semantic Knowledge from Query Logs
{'venue': 'Proceedings of the Third International Joint Conference on Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}