Information utvinning tekniker skapar automatiskt strukturerade databaser från ostrukturerade datakällor, såsom webben eller newswire-dokument. Trots dessa systems framgångar kommer noggrannheten alltid att vara ofullkomlig. Av många skäl är det mycket önskvärt att exakt uppskatta det förtroende systemet har för korrektheten i varje extraherat fält. Det informationsextraheringssystem vi utvärderar är baserat på ett linjär-kedje villkorat slumpmässigt fält (CRF), en probabilistisk modell som har utfört bra på informationsextrahering uppgifter på grund av sin förmåga att fånga godtyckliga, överlappande funktioner av indata i en Markov modell. Vi implementerar flera tekniker för att uppskatta förtroendet för både extraherade fält och hela multi-field poster, få en genomsnittlig precision på 98% för att hämta korrekta fält och 87% för multi-field poster.
REF studerar problemet med förtroendeuppskattning i ett system för informationsextraktion baserat på villkorade slumpmässiga fält med linjär kedja.
Confidence Estimation For Information Extraction
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics - Short Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}