Extrahera enheter och deras relationer från text är en viktig uppgift för att förstå massiva textkorpora. Utvinning av öppen information (IE) system mine relation tuples (dvs. entitet argument och en predikat sträng för att beskriva deras relation) från meningar. Dagens öppna IE-system bortser dock från det faktum att global statistik i en stor corpus kollektivt kan utnyttjas för att identifiera högkvalitativa utdrag på straffnivå. I detta dokument föreslår vi ett nytt öppet IE-system, ReMine, som integrerar lokal kontextsignal och global strukturell signal i en enhetlig ram med avlägsen övervakning. Det nya systemet kan tillämpas effektivt på olika områden eftersom det använder fakta från externa kunskapsbaser som tillsyn, och effektivt kan poängsätta tuple-extraheringar på straffnivå baserat på statistik på corpus-nivå. Specifikt designar vi ett gemensamt optimeringsproblem för att förena (1) segmenterande enhet/relationsfraser i enskilda meningar baserat på lokalt sammanhang; och (2) mäta kvaliteten på mening-nivå extraktioner med ett översättningsbaserat mål. Experiment på verkliga corpora från olika domäner visar ReMines effektivitet och robusthet jämfört med andra öppna IE-system.
ReMine REF integrerar det lokala sammanhanget och den globala sammanhållningen för att minska mängden oinformativa eller inkonsekventa tupler.
Open Information Extraction with Global Structure Constraints
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}