Vi anser att problemet med halvövervakad inlärning för att extrahera kategorier (t.ex. akademiska fält, idrottare) och relationer (t.ex., PlaysSport(athlete, sport)) från webbsidor, börjar med en handfull märkta utbildningsexempel för varje kategori eller relation, plus hundratals miljoner omärkta webbdokument. Halvövervakad utbildning med bara några få namngivna exempel är vanligtvis opålitlig eftersom inlärningsuppgiften är underkonsenserad. Denna uppsats bygger på tesen att mycket större noggrannhet kan uppnås genom att ytterligare begränsa inlärningsuppgiften, genom att koppla ihop den halvövervakade utbildningen av många utsugare för olika kategorier och relationer. Vi karakteriserar flera sätt på vilka utbildningen av kategori- och relationsextraktorer kan kopplas ihop, och presenterar experimentella resultat som visar signifikant förbättrad noggrannhet som ett resultat.
Dessutom bedriver REF avhandlingen att mycket större noggrannhet kan uppnås genom att ytterligare begränsa inlärningsuppgiften, genom att koppla den halvövervakade utbildningen av många utsugare för olika kategorier och relationer; vi använder en enda flerklassig klassificering för att uppnå samma mål.
Coupled semi-supervised learning for information extraction
{'venue': "WSDM '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}