Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för att upptäcka relationer och deras momentiationer från en samling dokument på ett och samma område. Vårt tillvägagångssätt lär sig relationstyper genom att utnyttja meta-constraints som kännetecknar de allmänna egenskaperna hos en god relation inom alla områden. Dessa begränsningar anger att fall av ett enda samband bör uppvisa regularitet på flera nivåer av språklig struktur, inklusive lexikografi, syntax och sammanhang på dokumentnivå. Vi fångar dessa regularities via strukturen av vår probabilistiska modell samt en uppsättning av deklarativt specificerade begränsningar som påtvingas under bakre inferens. På två områden återvinner vår strategi framgångsrikt dold relationsstruktur, jämförbar med eller bättre än tidigare state-of-the-art-strategier. Dessutom anser vi att en liten uppsättning begränsningar är tillämpliga på alla områden, och att användning av domänspecifika begränsningar ytterligare kan förbättra prestandan.
I REF föreslås ett tillvägagångssätt som lär sig relationstyper genom att använda deklarativa begränsningar.
In-domain Relation Discovery with Meta-constraints via Posterior Regularization
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}