Vi presenterar ett system för informationsutvinning som frikopplar uppgifterna att hitta relevanta textregioner och tillämpa extraktionsmönster. Vi skapar en självtränad relevant meningsklassificering för att identifiera relevanta regioner, och använder en semantisk affinitetsåtgärd för att automatiskt lära sig domänrelevanta extraktionsmönster. Vi skiljer sedan primära mönster från sekundära mönster och tillämpar mönster selektivt i de relevanta regionerna. Det resulterande IE systemet uppnår goda resultat på MUC-4 terrorism corpus och ProMed sjukdom utbrott berättelser. Detta tillvägagångssätt kräver endast ett fåtal såddmönster och en samling relevanta och irrelevanta dokument för utbildning.
REF presenterade ett system för informationsextraktion som finner relevanta textregioner och tillämpar extraktionsmönster inom dessa regioner.
Effective Information Extraction with Semantic Affinity Patterns and Relevant Regions
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}