Vi presenterar en svagt övervakad strategi för automatisk ontologi Befolkning från text och jämföra den med andra två oövervakade strategier. I våra experiment befolkar vi en del av vår ontologi av namngivna enheter. Vi övervägde två högnivåkategorier - geografiska platser och personnamn och tio underklasser för varje kategori. För varje underklass, från en lista över träningsexempel och en syntaktiskt tolkad corpus, lär vi oss automatiskt en syntaktisk modell - en uppsättning viktade syntaktiska funktioner, d.v.s. Ord som vanligtvis sammanfaller i vissa syntaktiska positioner med medlemmarna i den klassen. Modellen används sedan för att klassificera de okända namngivna enheterna i testuppsättningen. Metoden övervakas svagt, eftersom ingen kommenterad corpus används i inlärningsprocessen. Vi uppnådde lovande resultat, dvs. 65% noggrannhet, presterar betydligt tidigare oövervakade metoder.
En svagt övervakad metod beskrivs av REF.
Weakly Supervised Approaches For Ontology Population
{'venue': 'Conference Of The European Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}