Vi presenterar en strukturerad inlärningsmetod för att inducera hypernym taxonomier med hjälp av en probabilistisk grafisk modellformulering. Vår modell innehåller heterogena relationsbevis om både hypernymi och syskonskap, fångade av semantiska funktioner baserade på mönster och statistik från web n-gram och Wikipedia abstracts. För effektiv slutledning över taxonomi strukturer, använder vi loody tro förökning tillsammans med en riktad spännande träd algoritm för kärnan hypernymy faktor. För att träna systemet, vi extrahera sub-strukturer av WordNet och discriminativt lära sig att reproducera dem, med hjälp av adaptiv subgradient stokastisk optimering. På uppgiften att reproducera underhierarkier av WordNet, vår strategi uppnår en 51% fel minskning över en slump baslinje, inklusive en 15% felminskning på grund av de icke-hypernym-faktorde syskon funktioner. På en jämförelse setup hittar vi upp till 29% relativ felreduktion jämfört med tidigare arbete på förfader F1.
I REF utvecklas en strukturell inlärningsmodell för att skapa en globalt optimal hierarki.
Structured Learning for Taxonomy Induction with Belief Propagation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}