Detta dokument undersöker användningen av innovativa kärnor baserade på syntaktiska och semantiska strukturer för en målrelation extraktion uppgift. Syntax härleds från konstituerande och beroende parsträd medan semantik gäller för entitetstyper och lexiska sekvenser. Vi undersöker effektiviteten av sådana representationer i det automatiserade förhållandet utdrag ur texter. Vi bearbetar ovanstående data med hjälp av Support Vector Machines tillsammans med syntaktikträdet, delträdet och ordsekvenskärnorna. Vår studie av ACE 2004 corpus visar att kombinationen av ovanstående kärnor uppnår hög effektivitet och avsevärt förbättrar den nuvarande state-of-the-art.
REF föreslog en sammansatt kärna baserad på både grundläggande och beroende syntaktiska åsikter och uppnådde en betydande förbättring i ett förhållande extraktionsprogram.
Convolution Kernels on Constituent, Dependency and Sequential Structures for Relation Extraction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}