Informationsextraktion (IE) är en grundläggande teknik för NLP. Tidigare metoder för IE var beroende av samtidiga relationer, mjuka mönster och egenskaper hos målet (till exempel syntaktisk roll), vilket resulterar i problem med hantering av parafrasering och anpassning av fall. Vårt system ARE (Anchor and Relation) bygger på modellen för beroendeförhållande och tar itu med dessa problem genom att förena enheter efter deras beroendeförhållanden, som vi i många fall fann ge mer invarianta relationer mellan enheter. För att utnyttja relationsvägarnas komplexitet och egenskaper klassificerar vi relationsvägarna ytterligare i kategorierna "lätt", "genomsnitt" och "hård" och använder olika utvinningsstrategier baserade på dessa kategoriers egenskaper. Vår extraktionsmetod leder till en förbättring av prestandan med 3 % respektive 6 % för MUC4 respektive MUC6 jämfört med de senaste IE-systemen.
REF klassificerad relationsväg mellan kandidatenheter i enkla, genomsnittliga och svåra fall.
ARE: Instance Splitting Strategies For Dependency Relation-Based Information Extraction
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics - Poster Sessions', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}