För att kunna svara på frågan Vad orsakar tumörer att krympa?, skulle man kräva en stor orsak-effekt relation arkiv. Många insatser har gjorts på is-a och del av relation lutande, men få har fokuserat på att orsaka effekt lärande. Detta papper beskriver en automatiserad bootstrappning förfarande som kan lära sig och producera med minimal ansträngning en causeeffect term arkiv. För att filtrera bort den felaktigt extraherade informationen innehåller vi grafbaserade metoder. För att utvärdera resultatet av de förvärvade causeeffect-termerna genomför vi tre utvärderingar: (1) humanbaserad, (2) jämförelse med befintliga kunskapsbaser och (3) applikationsdriven (SemEval-1 Task 4) där målet är att identifiera förhållandet mellan par av nominella värden. Resultaten visar att extraktionerna vid rang 1500 är 89% korrekta, de omfattar 61% från de termer som används i datasetet SemEval-1 Task 4 och kan användas i framtiden för att ta fram ytterligare utbildningsexempel för samma uppgift.
I samma anda använder REF ett svagt övervakat tillvägagångssätt för extraktion av verbpar som potentiellt är underförstådda i ett orsakssamband.
Cause-Effect Relation Learning
{'venue': 'Workshop Proceedings of TextGraphs-7: Graph-based Methods for Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}