Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "Composite Kernels For Relation Extraction"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Composite Kernels For Relation Extraction"
Gia Thiện
75
4
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
The automatic extraction of relations between entities expressed in natural language text is an important problem for IR and text understanding. In this paper we show how different kernels for parse trees can be combined to improve the relation extraction quality. On a public benchmark dataset the combination of a kernel for phrase grammar parse trees and for dependency parse trees outperforms all known tree kernel approaches alone suggesting that both types of trees contain complementary information for relation extraction. . | Composite Kernels For Relation Extraction Hannes Korte Fraunhofer IAIS St. Augustin Germany Gerhard Paass Fraunhofer IAIS St. Augustin Germany Frank Reichartz Fraunhofer IAIS St. Augustin Germany frank.reichartz hannes.korte gerhard.paass @iais.fraunhofer.de Abstract The automatic extraction of relations between entities expressed in natural language text is an important problem for IR and text understanding. In this paper we show how different kernels for parse trees can be combined to improve the relation extraction quality. On a public benchmark dataset the combination of a kernel for phrase grammar parse trees and for dependency parse trees outperforms all known tree kernel approaches alone suggesting that both types of trees contain complementary information for relation extraction. 1 Introduction The same semantic relation between entities in natural text can be expressed in many ways e.g. Obama was educated at Harvard Obama is a graduate of Harvard Law School or Obama went to Harvard College . Relation extraction aims at identifying such semantic relations in an automatic fashion. As a preprocessing step named entity taggers detect persons locations schools etc. mentioned in the text. These techniques have reached a sufficient performance level on many datasets Tjong et al. 2003 . In the next step relations between recognized entities e.g. person-educated-in-school Obama Harvard are identified. Parse trees provide extensive information on syntactic structure. While feature-based methods may compare only a limited number of structural details kernel-based methods may explore an often exponential number of characteristics of trees without explicitly representing the features. Zelenko et al. 2003 and Culotta and Sorensen 2004 proposed kernels for dependency trees DTs inspired by string kernels. Zhang et al. 2006 suggested a kernel for phrase grammar parse trees. Bunescu and Mooney 2005 investigated a kernel that computes similarities between nodes on the .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Tạp chí khoa học và công nghệ: Nghiên cứu trạng thái ứng suất và biến dạng của các lớp vật liệu composite trong liên kết dạng chữ T dưới tác dụng của tải trọng tĩnh bằng phương pháp phân tử hữu hạn
Báo cáo: ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG PHỤC HỒI CÁCH ĐIỆN BỀ MẶT CỦA SILICON SỬ DỤNG TRONG CÁCH ĐIỆN CAO ÁP CHẾ TẠO BẰNG VẬT LIỆU COMPOSITE PHỦ SILICONE SAU KHI CHỊU TÁC ĐỘNG PHÁ HUỶ BỀ MẶT (PHÓNG ĐIỆN/PLASMA)
Báo cáo khoa học: "Composite Kernels For Relation Extraction"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: " CÔNG NGHỆ ÉP ỐNG LÓT VẬT LIỆU COMPOSITE DẠNG LỚP TỪ BỘT KIM LOẠI TRONG MÔI TRƯỜNG ĐÀN HỒI"
Báo cáo khoa học: "A Composite Kernel to Extract Relations between Entities with both Flat and Structured Features"
Báo cáo khoa học: "Multi-Class Composite N-gram Language Model for Spoken Language Processing Using Multiple Word Clusters"
Báo cáo tổng kết đề tài khoa học và công nghệ cấp nhà nước: Nghiên cứu chế tạo các loại sợi ngắn và sợi mát từ tre và luồng để gia cường cho vật liệu polyme composite thân thiện môi trường - TS. Bùi Chương
Báo cáo nghiên cứu khoa học: " NGHIÊN CỨU CẢI THIỆN TÍNH NĂNG CỦA VẬT LIỆU COMPOSITE SỢI ĐAY/ NHỰA POLYPROPYLENE BẰNG PHƯƠNG PHÁP BIẾN TÍNH NHỰA NỀN"
Tóm tắt báo cáo tổng kết đề tài khoa học và công nghệ cấp Đại học Đà Nẵng: Nghiên cứu tổng hợp nhựa epoxy bằng phương pháp epoxy hóa dầu thực vật và ứng dụng làm vật liệu composite
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Composite cylinder under unsteady, axisymmetric, plane temperature field"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.