Böcker och annat textbaserat inlärningsmaterial innehåller implicit information som kan hjälpa eleven men som vanligtvis endast kan nås genom en semantisk analys av texten. Definitioner av nya begrepp som förekommer i texten är ett sådant exempel. Om de extraheras och presenteras för eleven i form av en ordlista, kan de ge en utmärkt referens för studiet av huvudtexten. Ett sätt att extrahera definitioner är genom att läsa igenom texten och kommentera definitioner manuellt - ett tråkigt och tråkigt jobb. I detta dokument undersöker vi användningen av maskininlärning för att extrahera definitioner från icke-tekniska texter, vilket minskar den mänskliga expertinputen till ett minimum. Vi rapporterar om experiment vi har genomfört om användningen av genetisk programmering för att lära sig de typiska språkliga formerna av definitioner och en genetisk algoritm för att lära sig den relativa betydelsen av dessa former. Resultaten är mycket positiva och visar att det är möjligt att ytterligare undersöka användningen av dessa tekniker vid definitionsextraktion. Det genetiska programmet kan lära sig liknande regler som härleds av en mänsklig språkexpert, och den genetiska algoritmen kan ranka kandidatdefinitioner i en ordning av förtroende.
REF införde ett helt automatiserat system för att extrahera och rangordna definitioner baserade på genetiska algoritmer och genetisk programmering.
Evolutionary algorithms for definition extraction
{'venue': 'In Proceedings of the 1st International Workshop on Definition Extraction, RANLP-09. 18 September 2009, Borovets', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}