Abstrakt. Att utvinna kunskap från text har länge varit ett mål för AI. De första tillvägagångssätten var helt logiska och sköra. På senare tid har tillgången till stora mängder text på webben lett till utveckling av maskininlärningsmetoder. Till dags dato har dock dessa i huvudsak tagit fram fakta, till skillnad från allmän kunskap. Andra inlärningsmetoder kan ta fram logiska former, men kräver övervakning och skalas inte. I detta dokument presenterar vi en oövervakad strategi för att extrahera semantiska nätverk från stora textvolymer. Vi använder TextRunner systemet [1] för att extrahera tuples från text, och sedan framkalla allmänna begrepp och relationer från dem genom att gemensamt gruppera objekt och relationssträngar i tuples. Vårt tillvägagångssätt definieras i Markovs logik med hjälp av fyra enkla regler. Experiment på en datauppsättning på två miljoner tuples visar att det överträffar tre andra relationella kluster metoder, och extraherar meningsfulla semantiska nätverk.
REF föreslog Semantic Network Extractor (SNE) för att extrahera begrepp och relationer.
Extracting Semantic Networks from Text Via Relational Clustering
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}