Vi utforskar oövervakade metoder för relationsutdragning mellan två namngivna enheter; till exempel det semantiska födsI förhållande till en person och plats enhet. Konkret föreslår vi en serie generativa probabilistiska modeller som i stort sett liknar ämnesmodeller, var och en som genererar en corpus av observerade tripletter av entitet nämner par och ytsyntaktisk beroendeväg mellan dem. Utmatningen av varje modell är en klustring av observerade relation tuples och deras tillhörande textuttryck till underliggande semantiska relation typer. Våra föreslagna modeller utnyttjar enhetstypbegränsningar inom ett förhållande samt funktioner på beroendebanan mellan företag nämner. Vi undersöker effektiviteten av vår strategi genom flera utvärderingar och visar 12% felminskning i precision över en toppmodern svagt övervakad baslinje.
I REF föreslogs en ny triplet-klustermetod genom en generativ probabilistisk modell.
Structured Relation Discovery using Generative Models
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}