Vi studerar hur man utökar en stor kunskapsbas (Freebase) genom att läsa relationsinformation från en stor webbtext corpus. Tidigare studier om att extrahera relationskunskap från text visar potentialen hos syntaktiska mönster för extraktion, men de utnyttjar inte bakgrundskunskap om andra relationer i kunskapsbasen. Vi beskriver en distribuerad, Web-scale implementation av en bana-konstruerad slumpmässig gångmodell som lär sig syntaktiska-semantiska inferens regler för binära relationer från en graf representation av den tolkade texten och kunskapsbasen. Experiment visar betydande noggrannhet förbättringar i binär relation förutsägelse över metoder som endast beaktar text, eller bara den befintliga kunskapsbasen.
REF utökar en kunskapsbas med hjälp av en slumpmässig gångmodell för att lära sig binära relationsregler.
Reading The Web with Learned Syntactic-Semantic Inference Rules
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}