Extraktion av saknade attributvärden är ND-värden som beskriver ett attribut av intresse från en fritextinmatning. De flesta tidigare relaterade arbeten på utvinning av saknade attribut värden fungerar med en sluten värld antagande med den möjliga uppsättning av värden kända i förväg, eller använda ordböcker av värden och handgjorda funktioner. Hur kan vi upptäcka nya attributvärden som vi aldrig har sett förut? Kan vi göra detta med begränsad mänsklig notering eller tillsyn? Vi studerar detta problem i samband med produktkataloger som ofta saknar värden för många attribut av intresse. I detta arbete använder vi produktprole information såsom titlar och beskrivningar för att upptäcka saknade värden av produktattribut. Vi utvecklar en ny djupmärkningsmodell OpenTag för detta extraktionsproblem med följande bidrag: (1) vi formaliserar problemet som en sekvensmärkning uppgift, och föreslår en gemensam modell som utnyttjar återkommande neurala nätverk (speciellt, dubbelriktad LSTM) för att fånga sammanhang och semantik, och villkorliga slumpmässiga fält (CRF) för att genomdriva taggning konsekvens; (2) vi utvecklar en ny uppmärksamhetsmekanism för att ge tolkningsbar förklaring till vår modells beslut; (3) vi föreslår en ny provtagningsstrategi utforska aktivt lärande för att minska bördan av mänsklig annotering. OpenTag använder inte någon ordbok eller handgjorda funktioner som i tidigare verk. Omfattande experiment i verkliga datauppsättningar i olika domäner visar att OpenTag med vår aktiva inlärningsstrategi upptäcker nya attributvärden från så få som 150 kommenterade prover (minskning i 3,3 x mängden notation eort) med en hög F-poäng på 83%, outperforming state-of-the-art modeller.
Dessutom föreslår REF en end-to-end-märkning modell som använder BiLSTM, CRF, och Uppmärksamhet utan någon ordbok och handgjorda funktioner.
OpenTag: Open Attribute Value Extraction from Product Profiles
{'venue': "KDD '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}