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: "An Improved Extraction Pattern Representation Model for Automatic IE Pattern Acquisition"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "An Improved Extraction Pattern Representation Model for Automatic IE Pattern Acquisition"
Nam Nhật
61
8
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Several approaches have been described for the automatic unsupervised acquisition of patterns for information extraction. Each approach is based on a particular model for the patterns to be acquired, such as a predicate-argument structure or a dependency chain. The effect of these alternative models has not been previously studied. In this paper, we compare the prior models and introduce a new model, the Subtree model, based on arbitrary subtrees of dependency trees. We describe a discovery procedure for this model and demonstrate experimentally an improvement in recall using Subtree patterns. . | An Improved Extraction Pattern Representation Model for Automatic IE Pattern Acquisition Kiyoshi Sudo Satoshi Sekine and Ralph Grishman Department of Computer Science New York University 715 Broadway 7th Floor New York nY 10003 USA sudo sekine grishman @cs.nyu.edu Abstract Several approaches have been described for the automatic unsupervised acquisition of patterns for information extraction. Each approach is based on a particular model for the patterns to be acquired such as a predicate-argument structure or a dependency chain. The effect of these alternative models has not been previously studied. In this paper we compare the prior models and introduce a new model the Subtree model based on arbitrary subtrees of dependency trees. We describe a discovery procedure for this model and demonstrate experimentally an improvement in recall using Subtree patterns. 1 Introduction Information Extraction IE is the process of identifying events or actions of interest and their participating entities from a text. As the field of IE has developed the focus of study has moved towards automatic knowledge acquisition for information extraction including domain-specific lexicons Riloff 1993 Riloff and Jones 1999 and extraction patterns Riloff 1996 Yangarber et al. 2000 Sudo et al. 2001 . In particular methods have recently emerged for the acquisition of event extraction patterns without corpus annotation in view of the cost of manual labor for annotation. However there has been little study of alternative representation models of extraction patterns for unsupervised acquisition. In the prior work on extraction pattern acquisition the representation model of the patterns was based on a fixed set of pattern templates Riloff 1996 or predicate-argument relations such as subject-verb and object-verb Yangarber et al. 2000 . The model of our previous work Sudo et al. 2001 was based on the paths from predicate nodes in dependency trees. In this paper we discuss the limitations of prior .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Rebanking CCGbank for improved NP interpretation"
Báo cáo khoa học: "Improved Unsupervised POS Induction through Prototype Discovery"
Báo cáo khoa học: "Improved Modeling of Out-Of-Vocabulary Words Using Morphological Classes"
Báo cáo khoa học: "ConsentCanvas: Automatic Texturing for Improved Readability in EndUser License Agreements"
Báo cáo khoa học: "Discriminative Lexicon Adaptation for Improved Character Accuracy – A New Direction in Chinese Language Modeling"
Báo cáo khoa học: "Learning to Transform and Select Elementary Trees for Improved Syntax-based Machine Translations"
Báo cáo khoa học: "Improved Smoothing for N-gram Language Models Based on Ordinary Counts"
Báo cáo khoa học: "Semi-Supervised Conditional Random Fields for Improved Sequence Segmentation and Labeling"
Báo cáo khoa học: "An Improved Redundancy Elimination Algorithm for Underspecified Representations"
Báo cáo khoa học: "Improved Discriminative Bilingual Word Alignment"
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.