Automatisk extraktion av tidsmässiga relationer mellan händelsepar är en viktig uppgift för flera naturliga språkbehandlingsprogram såsom Question Answering, Information Extraction, och Summarization. Eftersom de flesta befintliga metoder övervakas och kräver stora corpora, som för många språk inte finns, har vi koncentrerat våra ansträngningar för att minska behovet av kommenterade data så mycket som möjligt. I detta dokument presenteras två olika algoritmer mot detta mål. Den första algoritmen är en svagt övervakad maskininlärningsmetod för klassificering av tidsmässiga relationer mellan händelser. I det första steget lär sig algoritmen en allmän klassificering från en kommenterad corpus. Därefter, inspirerad av hypotesen om "en typ av tidsmässig relation per diskurs", tar den fram användbar information från ett kluster av lokalt relaterade dokument. Vi visar att genom att kombinera den globala informationen om ett sådant kluster med lokala beslut av en allmän klassificering, kan en bootstrappa korsdokument klassificerare byggas för att extrahera tidsmässiga relationer mellan händelser. Våra experiment visar att utan ytterligare kommenterade data är noggrannheten hos den föreslagna algoritmen högre än för flera tidigare framgångsrika system. Den andra föreslagna metoden för tidsmässigt förhållande extraktion är baserad på förväntan maximization (EM) algoritm. Inom EM använde vi olika tekniker såsom en girig bäst-första sökning och heltal linjär programmering för temporal inkonsekvens borttagning. Vi anser att de experimentella resultaten av vår EM-baserade algoritm, som ett första steg mot en helt oövervakad metod för tidssambandsextraktion, är uppmuntrande.
På senare tid har Ref föreslagit en ny metod för extraktion av tidsmässiga samband genom att använda en bootstrappningsmetod på kommenterade data och ha en bättre noggrannhet än toppmoderna system.
Towards Unsupervised Learning of Temporal Relations between Events
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 45, pages 125-163, 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}