Relation extrahering är uppgiften att hitta semantiska relationer mellan enheter från text. De senaste metoderna för relationsextraktion bygger till största delen på statistisk inlärning, och därför måste alla ta itu med val av egenskaper, vilket i hög grad kan påverka klassificeringsprestandan. I detta dokument undersöker vi systematiskt ett stort utrymme för relationsextraktion och utvärderar effektiviteten hos olika subrymder. Vi presenterar en allmän definition av funktionsytor som bygger på en grafisk representation av relationsinstanser, och utforskar tre olika representationer av relationsinstanser och särdrag av olika komplexiteter inom denna ram. Våra experiment visar att användning av endast grundläggande enhetsfunktioner i allmänhet är tillräckligt för att uppnå toppmodern prestanda, medan överinklusion av komplexa funktioner kan skada prestandan. En kombination av funktioner med olika komplexitetsnivåer och olika meningsrepresentationer, tillsammans med uppgiftsorienterad beskärning, ger bästa prestanda.
Jiang och Zhai REF utvärderade också systematiskt effektiviteten hos olika subrymder med olika komplexitet och erhöll den bästa F-åtgärden på 71,5 för de sju relationstyperna av ACE RDC 2004 corpus.
A Systematic Exploration of the Feature Space for Relation Extraction
{'venue': 'Human Language Technologies 2007: The Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics; Proceedings of the Main Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}