Många forskare försöker använda informationsextrahering (IE) för att skapa storskaliga kunskapsbaser från naturlig språktext på webben. Det primära tillvägagångssättet (övervakad inlärning av relationsspecifika extraktorer) kräver dock manuellt märkta träningsdata för varje relation och skalas inte till de tusentals relationer som kodas i webbtext. I detta dokument presenteras LUCHS, ett självövervakat, relationsspecifikt IE-system som lär sig 5025 relationer - mer än en storleksordning större än någon tidigare metod - med en genomsnittlig F1 poäng på 61%. Avgörande för LUCHS prestanda är ett automatiserat system för dynamisk lexikoninlärning, vilket gör det möjligt att lära sig exakt från heuristiskt genererade träningsdata, som ofta är bullriga och glesa.
REF presenterar LUCHS, ett självövervakat system som lär sig ett stort antal relationsspecifika extraktorer.
Learning 5000 Relational Extractors
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}