Metoder för informationsutvinning (IE) och kunskapsbas (KB) har studerats intensivt. Ett till stor del underutforskat fall utnyttjar dock mycket dynamiska källor som nyhetsströmmar och sociala medier, där nya enheter ständigt växer fram. I detta dokument presenterar vi en metod för att upptäcka och semantiskt skriva nyutvecklade ut-of-KB enheter, vilket förbättrar friskhet och återkallande av ontologi-baserade IE och förbättra precision och semantisk stelhet av öppna IE. Vår metod är baserad på en probabilistisk modell som matar in vikter i heltal linjära program som utnyttjar typsignaturer av relationsfraser och typ korrelation eller uppdelning begränsningar. Vår experimentella utvärdering, baserad på crowdsourced användarstudier, visar vår metod som presterar betydligt bättre än tidigare arbete.
På samma sätt är det efterföljande Pearl-systemet REF ) baserat på en corpus av typade relationsmönster.
Fine-grained Semantic Typing of Emerging Entities
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}