System för insamling av information behandlar dokument på naturligt språk och lokaliserar en särskild uppsättning relevanta artiklar. Med tanke på den senaste tidens framgångsrika empiriska eller corpusbaserade metoder inom andra områden för bearbetning av naturligt språk, har maskininlärning potential att avsevärt underlätta utvecklingen av dessa kunskapsintensiva system. Detta papper presenterar ett system, RAPmrt, som tar par av dokument och fyllda mallar och framkallar mönster-match regler som direkt extrahera fyllmedel för slots i mallen. Lärande algoritmen innehåller tekniker från flera induktiva logiska programmeringssystem och lär sig obundna mönster som inkluderar begränsningar på ord och del av tal taggar som omger fyllningen. Uppmuntrande resultat presenteras om att lära sig att extrahera information från datajobb inlägg från nyhetsgruppen misc. Arbetstillfällen. erbjudet.
Rapier REF ) är ett övervakat extraktionssystem som använder en relationell inlärningsalgoritm för att extrahera information från jobbutskick.
Relational Learning Of Pattern-Match Rules For Information Extraction
{'venue': 'Workshop On Computational Natural Language Learning CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}