Omfattande kunskapsbaser för att införa regler mellan predikat är avgörande för tillämpad semantisk inferens. I det här dokumentet föreslår vi en algoritm som använder transitivitetsbegränsningar för att lära sig en globalt optimal uppsättning kravregler för typade predikat. Vi modellerar uppgiften som ett graflärande problem och föreslår metoder som skalar algoritmen till större grafer. Vi tillämpar algoritmen över en stor datamängd extraherade predicate instanser, från vilka en resurs av typed implementement regler har nyligen släppts (Schoenmackers et al., 2010). Våra resultat visar att användningen av global transitivitetsinformation avsevärt förbättrar prestandan över denna resurs och flera baslinjer, och att våra skalningsmetoder gör det möjligt för oss att öka omfattningen av globalt lärande av implementationsregeldiagram.
Berant m.fl. I REF föreslås ett tillvägagångssätt som använder transitivitetsbegränsningar för inlärningsförutsättningar för typade predikat.
Global Learning of Typed Entailment Rules
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}