Sökmotorer är i allt högre grad beroende av stora kunskapsbaser av fakta för att ge direkta svar på användarnas frågor. Men uppbyggnaden av dessa kunskapsbaser är i stort sett manuell och skalas inte till den långa och tunga svansen av fakta. Open information extrahering försöker ta itu med denna utmaning, men antar vanligtvis att fakta uttrycks med verbfraser, och har därför haft svårt att extrahera fakta för substantiv-baserade relationer. Vi beskriver ReNoun, ett öppet informationsextraktionssystem som kompletterar tidigare insatser genom att fokusera på nominella attribut och på den långa svansen. ReNouns tillvägagångssätt är baserat på att utnyttja en stor ontologi av substantiv attribut mined från en text corpus och från användarfrågor. ReNoun skapar en uppsättning sådddata genom att använda specialiserade mönster och kräva att fakta nämner ett attribut i ontologin. Re Noun generaliserar sedan från detta frö uppsättning för att producera en mycket större uppsättning extraktioner som sedan görs. Vi beskriver experiment som visar att vi extraherar fakta med hög precision och för attribut som inte kan extraheras med verbbaserade tekniker.
Ett öppet IE-system som heter ReNoun REF fokuserar på att extrahera nominella attribut på långsvansen.
ReNoun: Fact Extraction for Nominal Attributes
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}