Avskilda övervakningsalgoritmer lär sig informationsextraheringsmodeller som endast ges stora lätt tillgängliga databaser och textsamlingar. De flesta tidigare arbeten har använt heuristik för att generera märkta data, till exempel förutsatt att fakta som inte finns i databasen inte nämns i texten, och fakta i databasen måste nämnas minst en gång. I detta dokument föreslår vi en ny latent-variabel metod som modellerar saknade uppgifter. Detta ger ett naturligt sätt att införliva sidoinformation, till exempel modellera intuitionen att texten ofta nämner sällsynta enheter som sannolikt kommer att saknas i databasen. Trots den ökade komplexitet som införts genom resonemang om saknade data, visar vi att en noggrant utformad lokal sökstrategi för inferens är mycket exakt och skalor till stora datauppsättningar. Experiment visar förbättrad prestanda för binär och unary relation extraktion jämfört med lärande med heuristiska etiketter, inklusive i genomsnitt en 27% ökning av area under precision recall kurva i binära fallet.
I REF föreslås en latent variabel för att modellera saknade data under fjärrövervakning.
Modeling Missing Data in Distant Supervision for Information Extraction
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}