Vi presenterar en enkel algoritm för att klusterera semantiska mönster baserat på fördelningslikhet och använder klustermedlemskap för att styra semi-övervakade mönster upptäckt. Vi tillämpar detta tillvägagångssätt på uppgiften relationsextraktion. Utvärderingsresultaten visar att vårt nya bootstrappningsförfarande avsevärt överträffar ett standardbootstrappningsförfarande. Viktigast av allt, vår algoritm kan effektivt förhindra semantisk drift och ge semi-övervakad lärande med ett naturligt stoppkriterium.
REF utvidgar detta med en klustermetod till att omfatta gruppmönster i kluster, som de använder för att vägleda delvis övervakade relationsextraktionsmetoder.
Semi-supervised Semantic Pattern Discovery with Guidance from Unsupervised Pattern Clusters
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}