Att dra en slutsats om informationsstrukturen i vetenskapliga dokument är användbart för många nedströmstillämpningar. Befintliga funktionsbaserade maskininlärningsmetoder för denna uppgift kräver omfattande utbildningsdata och lider av begränsad prestanda. Vår idé är att vägleda funktionsbaserade modeller med deklarativ domänkunskap kodad som bakre distributionsbegränsningar. Vi utforskar en rik uppsättning av diskurser och lexikala begränsningar som vi införlivar genom det Generaliserade Förväntning (GE) kriteriet. Vår begränsade modell förbättrar prestandan hos befintliga helt och lätt övervakade modeller. Även en helt oövervakad version av denna modell överträffar lätt övervakade funktionsbaserade modeller, som visar att vår strategi kan vara användbar även när inga märkta data är tillgängliga.
Med hjälp av bakre diskurs och lexikala begränsningar som egenskaper förbättrade REF den befintliga informationsstrukturen för vetenskapliga dokument genom oövervakat och minimalt övervakat lärande.
Improved Information Structure Analysis of Scientific Documents Through Discourse and Lexical Constraints
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}