Moderna modeller av relationsextraktion för uppgifter som ACE bygger på övervakad inlärning av relationer från små handmärkta corpora. Vi undersöker ett alternativt paradigm som inte kräver märkta corpora, undvika domänberoende av ACEstyle algoritmer, och tillåta användning av corpora av alla storlekar. Våra experiment använder Freebase, en stor semantisk databas med flera tusen relationer, för att ge fjärrövervakning. För varje par av enheter som förekommer i någon Freebase relation, hittar vi alla meningar som innehåller dessa enheter i en stor omärkt corpus och extrahera textfunktioner för att träna en relation klassificerare. Vår algoritm kombinerar fördelarna med övervakad IE (kombinerar 400.000 bullriga mönster funktioner i en probabilistisk klassificering) och oövervakad IE (extraherar ett stort antal relationer från stora corpora av alla domäner). Vår modell kan extrahera 10 000 fall av 102 relationer med en precision på 67,6%. Vi analyserar också funktionen prestanda, visar att syntaktiska parse funktioner är särskilt användbart för relationer som är tvetydiga eller lexiskt avlägsna i sitt uttryck.
Mintz REF ) introducerade först sitt arbete som utförde fjärrövervakning för relationsextraktion.
Distant supervision for relation extraction without labeled data
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}