KUNSKAPSSYSTEMET syftar till att automatisera den tråkiga processen att extrahera stora samlingar av fakta (t.ex. namn på forskare eller politiker) från webben på ett oövervakat, domänoberoende och skalbart sätt. Dokumentet ger en översikt över VET-ITALLs nya arkitektur- och designprinciper och betonar dess distinkta förmåga att extrahera information utan några handmärkta utbildningsexempel. I sin första större körning, VET-ITALL extraherade över 50.000 fakta, men föreslog en utmaning: Hur kan vi förbättra VET-ITALLs minne och utvinningshastighet utan att offra precision? I detta dokument presenteras tre olika sätt att ta itu med denna utmaning och utvärdera deras resultat. Mönster Inlärning lär sig domänspecifika extraktionsregler, som möjliggör ytterligare extraktioner. Underklass Extraction identifierar automatiskt underklasser för att öka återkallandet. Lista Extraction lokaliserar listor över klassfall, lär sig en "wraper" för varje lista, och extraherar element i varje lista. Eftersom varje metod bootstraps från VETITALLs domänoberoende metoder, eliminerar metoderna även handmärkta träningsexempel. Papperet rapporterar om experiment, fokuserade på namngiven-enhet extraktion, som mäter den relativa effekten av varje metod och visar sin synergi. I konserten gav våra metoder VET-ITALL en 4-faldig till 8-faldig ökning av minne, samtidigt som hög precision, och upptäckte över 10.000 städer som saknades från Tipster Gazetteer.
Etizioni REF introducerade VETETALL-systemet som använder oövervakad teknik för att extrahera stor samling av fakta från webben.
Unsupervised Named-Entity Extraction from the Web: An Experimental Study
{'venue': 'ARTIFICIAL INTELLIGENCE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}