Vi presenterar ett nytt förhållningssätt till svagt övervakad semantisk klassinlärning från webben, med hjälp av ett enda kraftfullt hyponymmönster kombinerat med grafstrukturer, som fångar två egenskaper i samband med mönsterbaserade extraktioner: popularitet och produktivitet. Intuitivt är en kandidat populär om den upptäcktes många gånger av andra fall i hyponymmönstret. En kandidat är produktiv om den ofta leder till upptäckt av andra fall. Tillsammans fångar dessa två åtgärder inte bara frekvens av förekomst, men också dubbelkolla att kandidaten förekommer både nära klassnamnet och nära andra klassmedlemmar. Vi utvecklade två algoritmer som börjar med bara ett klassnamn och ett frö instans och sedan automatiskt generera en rankad lista över nya klass instanser. Vi utförde experiment på fyra semantiska klasser och uppnådde konsekvent höga noggrannheter.
Nyligen kombinerade REF en dubbel anchored hyponym mönster med graf struktur för att extrahera syskon.
Semantic Class Learning from the Web with Hyponym Pattern Linkage Graphs
{'venue': 'Proceedings of the 9th SIGdial Workshop on Discourse and Dialogue', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}