Detta papper beskriver en bootstrapping algoritm som kallas Basilisk som lär sig högkvalitativa semantiska lexikon för flera kategorier. Basilikan börjar med en oannoterad corpus och frö ord för varje semantisk kategori, som sedan bootstrappas för att lära sig nya ord för varje kategori. Basilisk hypothesizes den semantiska klassen av ett ord baserat på kollektiv information över en stor kropp av extraktion mönster sammanhang. Vi utvärderar Basilisk på sex semantiska kategorier. De semantiska lexikon som produceras av Basilisk har högre precision än de som produceras genom tidigare tekniker, med flera kategorier som uppvisar betydande förbättringar.
REF använder en bootstrappningsalgoritm för att lära sig semantiska lexikon av substantiv för sex semantiska kategorier, varav en är händelser.
A Bootstrapping Method For Learning Semantic Lexicons Using Extraction Pattern Contexts
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}