Brist på manuellt märkta data är ett hinder för övervakade metoder för relationsextraktion. I detta papper undersöker vi en graf baserad semi-övervakad inlärningsalgoritm, en etikettutbredning (LP) algoritm, för relationsutdragning. Det representerar märkta och omärkta exempel och deras avstånd som noder och vikter av kanter i en graf, och försöker få en märkning funktion för att uppfylla två begränsningar: 1) det bör fästas på de märkta noderna, 2) det bör vara slät på hela grafen. Experimentella resultat på ACE corpus visade att denna LP-algoritm uppnår bättre prestanda än SVM när endast mycket få märkta exempel finns tillgängliga, och den presterar också bättre än bootstrapping för relationen extraktion uppgift.
REF undersöker en semiövervakad inlärningsalgoritm baserad på etikettutbredning för relationsextrahering, där märkta och omärkta exempel och deras avstånd representeras som noderna respektive kanternas vikter i ett uppkopplat diagram, sedan förs märkningsinformationen vidare från alla vertex till närliggande hörn genom viktade kanter iterativt, slutligen kan man sluta sig till etiketterna på omärkta exempel efter det att förökningsprocessen konvergerar.
Relation Extraction Using Label Propagation Based Semi-Supervised Learning
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}