Vi föreslår en ny övervakad öppen informationsextraktion (Open IE) ram som utnyttjar en ensemble av oövervakade öppna IE-system och en liten mängd märkta data för att förbättra systemets prestanda. Den använder utdata från flera oövervakade öppna IE-system plus en varierad uppsättning lexisk och syntaktisk information som ordet inbäddning, del av tal inbäddning, syntaktisk roll inbäddning och beroendestruktur som dess inmatningsfunktioner och producerar en sekvens av ordetiketter som anger om ordet tillhör en relation, argumenten om förhållandet eller irrelevant. Jämfört med befintliga övervakade öppna IE-system utnyttjar vår strategi kunskapen i befintliga oövervakade öppna IE-system för att lösa problemet med otillräckliga utbildningsdata. Genom att använda flera oövervakade öppna IE-system lär sig vårt system att kombinera styrkan och undvika svagheten i varje enskilt Open IE-system. Vi har utfört experiment på flera märkta referensdatauppsättningar. Våra utvärderingsresultat har visat att den föreslagna metoden är överlägsen befintliga övervakade och oövervakade modeller med betydande marginal.
För att lösa detta problem föreslår REF ett system som lär sig att övervaka oövervakad OpenIE-modell, som kombinerar styrkan och undviker svagheten i varje enskilt OpenIE-system.
Supervising Unsupervised Open Information Extraction Models
{'venue': 'EMNLP/IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}