Abstrakt. Maskingenererade dokument som innehåller halvstrukturerad text bildar snabbt huvuddelen av de data som lagras i en organisation. Med tanke på en funktionsbaserad representation av sådana data kan metoder som SVM konstruera bra modeller för informationsextraktion (IE). Men hur ska funktionsdefinitionerna först och främst erhållas? (Vi hänvisar här till representationsproblemet: att välja bra funktioner från de definierade kommer senare.) Hittills, funktioner har definierats manuellt eller genom att använda specialprogram: varken närma sig skalning väl för att hantera heterogenitet av data eller ny domän-specifik information. Vi föreslår att Inductive Logic Programmering (ILP) kan hjälpa till med detta. I synnerhet visar vi användningen av ILP för att definiera funktioner för sju IE-uppgifter med hjälp av två olika informationskällor. Våra resultat är följande: (1) ILP-systemet kan effektivt identifiera ett stort antal bra funktioner. Vanligtvis är den tid det tar att identifiera funktionerna jämförbar med den tid det tar att konstruera den prediktiva modellen; och (2) SVM-modeller som konstruerats med dessa ILP-funktioner är bättre än de bästa rapporterade hittills som är starkt beroende av handgjorda funktioner. För ILP practioneer, presenterar vi också bevis som stöder påståendet att, för IE uppgifter, med hjälp av ett ILP-system för att hjälpa till med att bygga en utökad representation av textdata (i form av funktioner och deras värden) är bättre än att använda den för att konstruera extensiva modeller för uppgifterna (i form av regler för informationsutvinning).
I REF användes ILP för att konstruera bra funktioner för promotionella elever som SVM för att göra informationsextrahering.
Using ILP to Construct Features for Information Extraction from Semi-Structured Text
{'venue': 'ILP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}