實(shí)體關(guān)系推理與知識(shí)圖譜補(bǔ)全

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Unsupervised Person Slot Filling based on Graph Mining 

  • 作者:Dian Yu, Heng Ji 

  • 機(jī)構(gòu):Computer Science Department, Rensselaer Polytechnic Institute 

本文的任務(wù)為槽填充(Slot Filling),即從大規(guī)模的語(yǔ)料庫(kù)中抽取給定實(shí)體(query)的被明確定義的屬性(slot types)的值(slot fillers)。對(duì)于此任務(wù),本文敘述目前主流的方法可以分為兩類:有監(jiān)督的分類方法,設(shè)計(jì)分類器識(shí)別給定的實(shí)體與值所屬的關(guān)系類型,分類器的訓(xùn)練往往使用如活動(dòng)學(xué)習(xí)、利用距離監(jiān)督的噪聲標(biāo)注等方法;模式匹配方法,從文本中自動(dòng)或半自動(dòng)地抽取和生成詞法或句法的模式,以用于關(guān)系的抽取,但因?yàn)殛P(guān)系所表述的方式千差萬(wàn)別,這種模式匹配方法無(wú)法擁有較好的召回率。 

本文認(rèn)為,以上兩類方法都無(wú)法很好的應(yīng)對(duì)新的語(yǔ)言或是出現(xiàn)新的關(guān)系類型的情況,即移植性不強(qiáng);而且,兩種方法都只是專注于實(shí)體和候選值之前的平坦表示,并沒(méi)有考慮到它們之間的全局結(jié)構(gòu)關(guān)系,以及語(yǔ)句中其他的關(guān)系事實(shí)的影響。本文重要的算法思想基于以下兩個(gè)觀察: 

    延伸閱讀

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