Abstract-This paper tar upp uppgiften att set-expansion på fri text. Set-expansion har betraktats som ett problem med att skapa en omfattande lista över fall av ett begrepp av intresse, med några exempel på begreppet som input. Vårt viktigaste bidrag är att vi visar att begreppsdefinitionen kan förbättras avsevärt genom att ange några negativa exempel i inlägget, tillsammans med de positiva exemplen. Det state-of-the-art centroid-baserade tillvägagångssättet för set-expansion erkänner inte lätt de negativa exemplen. Vi utvecklar en slutledningsbaserad metod för att set-expansion som naturligt möjliggör negativa exempel och visar att den presterar betydligt bättre än en stark baslinje.
Tidigare visade vi användningen av negativa exempel för set-expansion problem REF.
Learning from Negative Examples in Set-Expansion
{'venue': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining', 'journal': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}