Att notera träningsdata för händelseextrahering är tröttsamt och arbetsintensivt. De flesta aktuella extraheringsuppgifter beror på hundratals kommenterade dokument, men det är ofta inte tillräckligt. I detta dokument presenterar vi en ny självutbildningsstrategi som använder informationsinsamling (IR) för att samla in ett kluster av relaterade dokument som resurs för bootstrapping. Dessutom, baserat på de särskilda egenskaperna hos denna corpus, global inference tillämpas för att ge mer säker och informativ data urval. Vi jämför detta tillvägagångssätt med självträning på en vanlig newswire corpus och visar att IR kan ge en bättre corpus för bootstrapping och att global inference kan ytterligare förbättra executive. Vi får en vinst på 1,7 % när det gäller utlösningsmärkning och 2,3 % när det gäller rollmärkning genom IR och ytterligare 1,1 % när det gäller utlösningsmärkning och 1,3 % när det gäller rollmärkning genom att tillämpa en global slutsats.
Ref har vidare tillämpat en mekanism för insamling av information för att upptäcka relevanta dokument och föreslagit en självutbildningsstrategi för bootstrappa.
Can Document Selection Help Semi-supervised Learning? A Case Study On Event Extraction
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}