Ett utmanande problem inom öppen informationsutvinning och textutvinning är att lära sig de semantiska relationernas semantiska begränsningar. Vi föreslår en minimalt övervakad bootstrappningsalgoritm som använder ett enda frö och ett rekursivt lexicosyntaktiskt mönster för att lära sig argumenten och supertyperna av en mängd olika semantiska relationer från webben. Vi utvärderar prestandan av vår algoritm på flera semantiska relationer uttryckta med hjälp av "verb", "noun", och "verb prep" lexico-syntactic mönster. Humanbaserad utvärdering visar att noggrannheten i den skördade informationen är ca 90%. Vi jämför också våra resultat med befintlig kunskapsbas för att beskriva likheterna och skillnaderna i den skördade kunskapens granularitet och mångfald.
REF börjar från en uppsättning rottermer och använder Hearst-liknande lexico-syntaktiska mönster för att skörda hypernymer från webben.
Learning Arguments and Supertypes of Semantic Relations Using Recursive Patterns
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}