De flesta system för informationsextraktion använder antingen handskrivna extraktionsmönster eller använder en maskininlärningsalgoritm som tränas på en manuellt kommenterad corpus. Båda dessa tillvägagångssätt kräver omfattande mänskliga ansträngningar och förhindrar därför att informationsutvinning blir mer allmänt tillämplig. I denna artikel presenterar vi URES (Oövervakade Relation Extraction System), som extraherar relationer från webben på ett helt oövervakat sätt. Det tar som input beskrivningarna av målrelationerna, som inkluderar namnen på predikaten, typerna av deras attribut, och flera frö fall av relationer. Sedan systemet nedladdningar från webben en stor samling av sidor som sannolikt kommer att innehålla fall av målrelationer. Från dessa sidor, med hjälp av de kända frö instanser, systemet lär sig relationsmönster, som sedan används för extraktion. Vi presenterar flera experiment där vi lär oss mönster och extraherar fall av en uppsättning av flera gemensamma IE relationer, jämföra flera mönster lärande och filtreringsinstallationer. Vi visar att det räcker med att använda enkla substantivfraser som grund för exakta mönster. Men att ha en namngiven enhet igenkännare, som kan känna igen typerna av relationen attribut avsevärt, förbättrar extraktionen prestanda. Vi jämför också vårt tillvägagångssätt med KnowItAlls fasta generiska mönster.
I Obesudlade Web Relation Extraction System (URES) REF, de målrelationer ansågs som indata till systemet och relationer extraherades från webbsidorna på ett oberoende sätt.
URES : An Unsupervised Web Relation Extraction System
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics - Poster Sessions', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}