Information Extraction (IE) system som extraherar roll fyllare för händelser vanligtvis titta på den lokala kontexten som omger en fras när man beslutar om att extrahera den. Ofta förekommer dock rollfyllare i klausuler som inte är direkt kopplade till ett händelseord. Vi presenterar en ny modell för händelseextrahering som tillsammans tar hänsyn till både den lokala kontexten kring en fras tillsammans med den bredare Sentential kontexten i en probabilistisk ram. Vårt tillvägagångssätt använder en viktig händelse igenkännare och en rimlig roll-filler igenkännare som är beroende av händelse meningar. Vi utvärderar vårt system på två IE dataset och visar att vår modell fungerar bra i jämförelse med befintliga IE-system som förlitar sig på lokala Phrasal sammanhang.
För meddelandeförståelsekonferensen (MUC) och FAS-programmet för övervakning av utbrott av sjukdomar (ProMED) föreslog REF ett probabilistiskt ramverk för att extrahera händelserollsfyllare som är beroende av händelsehändelsen.
A Unified Model of Phrasal and Sentential Evidence for Information Extraction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}