De flesta framgångsrika system för informationsutvinning fungerar med tillgång till en stor samling dokument. I detta arbete utforskar vi uppgiften att skaffa och införliva externa bevis för att förbättra utvinningsnoggrannheten inom områden där det är ont om utbildningsdata. Denna process innebär utfärdande av sökfrågor, utvinning från nya källor och avstämning av extraherade värden, som upprepas tills tillräckliga bevis samlas in. Vi närmar oss problemet med hjälp av en förstärkt inlärningsram där vår modell lär sig att välja optimala åtgärder baserade på kontextuell information. Vi använder oss av ett djup Q-nätverk, tränat för att optimera en belöningsfunktion som speglar extraktionens noggrannhet samtidigt som den straffar extra ansträngning. Våra experiment på två databaser - av skottlossningsincidenter, och matförfalskningsfall - visar att vårt system avsevärt överträffar traditionella utsugare och en konkurrenskraftig metaklassningsbaslinje.
REF använde djup Q-nätverk för att optimera en belöningsfunktion som återspeglar extraktionens noggrannhet samtidigt som extra ansträngning bestraffas.
Improving Information Extraction by Acquiring External Evidence with Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}