Obesudlade Relation Extraction (URE) är uppgiften att extrahera relationer av en priori okända semantiska typer med hjälp av klustering metoder på en vektor utrymme modell av entitet par och mönster. I detta dokument visar vi att en informerad funktionsgenereringsteknik baserad på beroende träd avsevärt förbättrar klusterkvalitet, mätt med F-poäng, och därmed förmågan hos URE-metoden att upptäcka relationer i text. Dessutom utökar vi URE till att producera en uppsättning viktade mönster för varje identifierat samband som kan användas av ett informationsextraktionssystem för att hitta ytterligare fall av detta samband. Varje mönster tilldelas till en eller flera relationer med olika konfidens styrkor, indikerar hur tillförlitligt ett mönster framkallar en relation, med hjälp av teorin om diskriminerande kategori Matchning. Vi utvärderar våra resultat i två uppgifter mot starka baslinjer och uppvisar betydande förbättringar både i relation till upptäckt och informationsutvinning.
Särskilda mönster för de upptäckta förbindelserna utvecklades i REF.
Unsupervised Discovery of Relations and Discriminative Extraction Patterns
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}