I detta dokument föreslås en trädkärna med kontextkänslig strukturerad parsträdsinformation för relationsextraktion. Den löser två kritiska problem i tidigare trädkärnor för relationsextraktion på två sätt. För det första bestämmer det automatiskt ett dynamiskt sammanhangskänsligt träd spännvidd för relationsextraktion genom att utvidga det allmänt använda kortaste Path-avslutade trädet (SPT) till att inkludera nödvändig kontextinformation utanför SPT. För det andra föreslås en kontextkänslig konvolutionsträdkärna, som räknar upp både kontextfria och kontextkänsliga underträd genom att betrakta deras förfader nodvägar som sina sammanhang. Dessutom utvärderar detta dokument den kompletterande naturen mellan vår trädkärna och en toppmodern linjär kärna. Utvärdering på ACE RDC corpora visar att vår dynamiska kontextkänsliga träd spänner är mycket mer lämplig för relationsextraktion än SPT och vår trädkärna överträffar toppmodern Collins och Duffys konvolution trädkärna. Det visar också att vår trädkärna uppnår mycket bättre prestanda än de toppmoderna linjära kärnorna. Slutligen visar det att funktionsbaserade och trädkärnbaserade metoder mycket kompletterar varandra och att den sammansatta kärnan mycket väl kan integrera både platta och strukturerade funktioner.
REF påpekar att både SPT och convolution-trädkärnan är kontextfria.
Tree Kernel-Based Relation Extraction with Context-Sensitive Structured Parse Tree Information
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}