Abstrakt. Att ta fram information från webbsidor kräver förmågan att arbeta på webbskalan när det gäller antal dokument, antal domäner och domänens komplexitet. Nya metoder har använt befintliga kunskapsbaser för att lära sig att extrahera information med lovande resultat. I detta dokument föreslår vi användning av fjärrövervakning för relationsutdragning från webben. Distant övervakning är en metod som använder bakgrundsinformation från Linking Open Data-molnet för att automatiskt märka meningar med relationer för att skapa träningsdata för relationsklassificeringar. Även om metoden är lovande, är befintliga metoder fortfarande inte lämpliga för webbextrahering eftersom de lider av tre huvudfrågor: data gleshet, buller och lexikal tvetydighet. Vårt tillvägagångssätt minskar effekten av data gleshet genom att göra verktyg för igenkänning av företag mer robusta över olika domäner, samt genom att extrahera relationer över meningsgränser. Vi minskar det buller som orsakas av lexikal tvetydighet genom att använda statistiska metoder för att strategiskt välja ut träningsdata. Våra experiment visar att genom att använda en mer robust metod för enhetsigenkänning och utöka omfattningen av relationsextraktion resulterar i cirka 8 gånger antalet extraktioner, och att strategiskt urval av utbildningsdata kan resultera i en felreduktion på ca 30%.
Att ta itu med det klassiska problemet med relationsextraktion från webbtexter och försök att förbättra de modernaste metoderna.
Relation Extraction from the Web Using Distant Supervision
{'venue': 'EKAW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}