I den här artikeln undersöker vi uppgiften att ta fram en uppsättning biografiska fakta om målpersoner från en samling webbsidor. Vi antecknar automatiskt träningstext med positiva och negativa exempel på faktaextraktioner och tränar Rote, Naïve Bayes och villkorliga Random Field-extraheringsmodeller för faktaextrahering från enskilda webbsidor. Vi föreslår sedan och utvärderar metoder för sammansmältning av den extraherade informationen över dokument för att besvara ett samförståndssvar. En ny cross-field bootstrapping metod utnyttjar data ömsesidigt beroende för att ge bättre prestanda.
I REF föreslås att den extraherade informationen ska sammanblandas i dokumenten för att ge ett samförståndssvar.
Multi-Field Information Extraction And Cross-Document Fusion
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}