Förmågan att ta fram ny kunskap från stora datamängder är en av de största utmaningarna som samhället står inför. Problemet spänner över olika områden, från underrättelseanalys och vetenskaplig forskning till grundläggande webbsökning. Nuvarande verktyg för att ta fram och hämta information saknar antingen flexibilitet att anpassa sig till nya informationsbehov eller att kräva att användarna ska sålla genom sökresultat och sammanställa relevant information. Med så mycket data som förvärras av det kritiska i att hitta relevant information, behövs nya verktyg och metoder för att upptäcka och relatera relevanta delar av information i ständigt växande databaser av data. Vi förutsätter att användarstyrda relationsmodeller behövs för att kollektivt lära sig och upptäcka finkorniga enheter och relationer som är relevanta för användarens informationsbehov. För att möta detta behov presenterar vi en rangordnad hämtnings- och utdragsram för kollektivt lärande och integrering av bevis på enheter och relationsberoenden att förutsäga vid frågestunden, en rankning av meningar som innehåller de mest relevanta enheterna och relationsberoenden. Genom att använda en relationsmodell kan bevis utnyttjas i olika fall. Genom att utföra gemensam slutledning vid frågetid, NLP pipeline fel minimeras, och mer adaptiva och diskriminerande modeller som uppfyller användarens specifika kunskapsbehov kan utvecklas. Vårt mål är att utveckla användardrivna relationsmodeller för enheter och deras relationsberoenden samt ett söksystem baserat på dessa modeller som gör det möjligt för användare att söka efter kända enheter och relationer, upptäcka nya relationer från kända enheter och upptäcka nya enheter från kända relationer. Preliminära kvalitativa och kvantitativa utvärderingar visar den föreslagna relationsmodellens effektivitet och potential.
Arbetet i REF presenterar en användardriven relationsmodell och riktar sig till enhet och relationsextraktion.
User-driven relational models for entity-relation search and extraction
{'venue': "JIWES '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}