Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för relationsextraktion, baserat på observationen att den information som krävs för att hävda ett förhållande mellan två namngivna enheter i samma mening vanligtvis fångas av den kortaste vägen mellan de två enheterna i beroendekurvan. Experiment om att extrahera relationer på toppnivå från tidningen ACE (Automated Content Extraction) visar att den nya kortaste vägen beroende kärna överträffar en ny metod baserad på beroende trädkärnor.
I REF presenteras ett alternativt tillvägagångssätt som använder information som är koncentrerad till den kortaste vägen i beroendeträdet mellan de två enheterna.
A Shortest Path Dependency Kernel For Relation Extraction
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}