Många fel orsakade av oövervakade och halvövervakade relationsextraktionssystem (RE) uppstår på grund av felaktigt erkännande av enheter som deltar i relationerna. Detta gäller särskilt för system som inte använder separata namngivna igenkänningskomponenter i stället för att förlita sig på allmän ytlig tolkning. Sådana system har större tillämplighet, eftersom de kan extrahera relationer som innehåller attribut av okända typer. Denna allmängiltighet kommer emellertid med kostnaden i exakthet. I detta dokument visar vi hur man använder corpus-statistik för att validera och korrigera argumenten från extraherade relationsfall, vilket förbättrar den totala RE-prestandan. Vi testar metoderna på SRES - ett självövervakat Web relation extraktionssystem. Vi jämför också prestandan hos corpus-baserade metoder med prestandan hos validerings- och korrigeringsmetoder baserade på övervakade NER-komponenter.
REF presenterade en metod för att förbättra delvis övervakad relation utvinning från webben med hjälp av corpus statistik om enheter.
Using Corpus Statistics on Entities to Improve Semi-supervised Relation Extraction from the Web
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}