Medan relationsextraktionen traditionellt sett har betraktats som en uppgift som enbart bygger på textdata, har det på senare tid visat sig att genom att ta befintliga fakta som indata i form av enhetsrelation tredubblas från både kunskapsbaser och textdata, kan relationsextraktionens prestanda förbättras avsevärt. Efter detta nya paradigm föreslår vi en tensor sönderdelningsstrategi för kunskapsbas som är mycket skalbar och särskilt lämplig för relationsextraktion. Genom att utnyttja relationell domänkunskap om information om enhetstyp är vår inlärningsalgoritm betydligt snabbare än tidigare metoder och kan bättre upptäcka nya relationer som saknas i databasen. Dessutom, när det tillämpas på en relation extraktion uppgift, är vår strategi ensam jämförbar med flera befintliga system, och förbättrar den vägda genomsnittliga precisionen för en state-of-theart metod med 10 poäng när den används som en delkomponent.
TRESCAL REF föreslår en tensor nedbrytningsmetod för kunskapsbas inbäddning baserad på RESCAL som är särskilt lämplig för relationsextraktion.
Typed Tensor Decomposition of Knowledge Bases for Relation Extraction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}