I detta dokument beskrivs ett nytt tillvägagångssätt för det semantiska detekteringsproblemet. Istället för att förlita oss enbart på utbildningsinstanserna för en ny relation utnyttjar vi den kunskap som vi har lärt oss från tidigare utbildade relationsdetektorer. Speciellt upptäcker vi en ny semantisk relation genom att projicera den nya relationens utbildningsinstanser på ett ämnesutrymme med lägre dimension konstruerat från befintliga relationsdetektorer genom en trestegsprocess. För det första bygger vi ett stort relationsförråd med mer än 7.000 relationer från Wikipedia. För det andra konstruerar vi en uppsättning icke-redundanta relationsämnen som definieras på flera skalor från relationsarkivet för att karakterisera de befintliga relationerna. Likt de ämnen som definieras över ord, varje relation ämne är en tolkningsbar multinomial fördelning över de befintliga relationerna. För det tredje integrerar vi relationsämnena i en kärnfunktion och använder den tillsammans med SVM för att konstruera detektorer för nya relationer. De experimentella resultaten på Wikipedia- och ACE-data har bekräftat att bakgrundskunskapsbaserade ämnen som genereras från Wikipedias relationsarkiv avsevärt kan förbättra prestandan i förhållande till detektionsmetoderna.
REF konstruerar en uppsättning relationsämnen och integrerar dem i en relationsdetektor för bättre relationsprognoser.
Relation Extraction with Relation Topics
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}