När man utvecklar ett infbrmation Extraction tIE) system tbr en ny klass av händelser eller relationer, är en av de viktigaste uppgifterna att identifiera de många sätt på vilka dessa händelser eller relationer kan uttryckas i text. Detta har i allmänhet inneburit en manuell analys och i vissa fall en anmärkning om stora mängder text som berör dessa händelser. Detta dokument presenterar en alternativ metod, baserad på en automatisk upptäckt förfarande, ExDIsCO, som identifierar en uppsättning; av relewmt dokument och en uppsättning händelsemönster från o-annoterad text, med början från en liten uppsättning av "frömönster". Vi utvärderar ExDIScO genom att jämföra den pertbrmance av upptäckta mönster mot den av manuellt konstruerade system på faktiska extraktion uppgifter.
REF försöker hitta extraktionsmönster, utan en förklassificerad corpus, från en uppsättning frömönster.
Automatic Acquisition Of Domain Knowledge For Information Extraction
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}