Vi anser att problemet med att lära sig utföra informationsextrahering inom områden där språklig bearbetning är problematisk, såsom Usenet-inlägg, e-post och fingerplanera filer. I stället för syntaktisk och semantisk information kan andra informationskällor användas, t.ex. termfrekvens, typografi, formatering och markering. Vi beskriver fyra inlärningsmetoder till detta problem, var och en hämtad från ett annat paradigm: en roteinlärare, en term-rymdinlärare baserad på Naive Bayes, en metod med grammatisk induktion, och en relationell regelinlärare. Experiment om 14 problem med informationsutvinning som definierats över fyra olika dokumentsamlingar visar hur effektiva dessa metoder är. Slutligen beskriver vi ett multistrategiskt tillvägagångssätt som kombinerar dessa elever och ger resultat som är konkurrenskraftiga med eller bättre än det bästa av dem. Denna teknik är modulär och flexibel, och kan hitta tillämpning i andra maskininlärning problem.
Klassificerare kan användas för att utföra informationsextraktion REF.
Machine Learning for Information Extraction in Informal Domains
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}