Vi presenterar en icke-parametrisk Bayesian strategi för att extrahera en strukturerad databas av enheter från text. Varken antalet enheter eller de fält som kännetecknar varje enhet tillhandahålls i förväg; den enda tillsynen är en uppsättning av fem prototypexempel. Vår metod utför tillsammans tre uppgifter: (i) identifiera en uppsättning kanoniska enheter, (ii) sluta ett schema för de fält som beskriver varje enhet, och (iii) matcha enheter med sina referenser i rå text. Empirisk utvärdering visar att metoden lär sig en korrekt databas över enheter och en förnuftig modell för namnstruktur.
I likhet med vårt arbete införde REF ett icke-parametriskt Bayesianskt tillvägagångssätt för att extrahera strukturerade databaser över enheter.
Structured Databases of Named Entities from Bayesian Nonparametrics
{'venue': 'Proceedings of the First workshop on Unsupervised Learning in NLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}