Detektion av ett enhetssamband är en form av informationsutdrag som finner fördefinierade samband mellan par av enheter i text. Detta dokument beskriver en relationsdetektionsmetod som kombinerar ledtrådar från olika nivåer av syntaktisk bearbetning med kärnmetoder. Information från tre olika nivåer av bearbetning beaktas: tokenisering, mening tolkning och djup beroendeanalys. Varje informationskälla representeras av kärnans funktioner. Därefter utvecklas sammansatta kärnor för att integrera och utöka enskilda kärnor så att bearbetningsfel som uppstår på en nivå kan övervinnas av information från andra nivåer. Vi presenterar en utvärdering av dessa metoder på 2004 ACE relation detektion uppgift, med hjälp av Support Vector Machines, och visar att varje nivå av syntaktisk bearbetning bidrar med användbar information för denna uppgift. Vid utvärdering på de officiella testdata, vår strategi gav mycket konkurrenskraftiga ACE värdepoäng. Vi jämför även SVM med KNN på olika kärnor.
Ref 2 kombinerade olika typer av kunskap från tokenisering, mening tolkning och djup beroende analys genom stöd vektor maskiner och uppnått F-mått på 70.1 på 7 relation typer av ACE RDC 2004 corpus 3.
Extracting Relations With Integrated Information Using Kernel Methods
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}