tailieunhanh - Báo cáo khoa học: "Extracting Comparative Entities and Predicates from Texts Using Comparative Type Classification"

The automatic extraction of comparative information is an important text mining problem and an area of increasing interest. In this paper, we study how to build a Korean comparison mining system. Our work is composed of two consecutive tasks: 1) classifying comparative sentences into different types and 2) mining comparative entities and predicates. | Extracting Comparative Entities and Predicates from Texts Using Comparative Type Classification Seon Yang Department of Computer Engineering Dong-A University Busan Korea Youngjoong Ko Department of Computer Engineering Dong-A University Busan Korea yjko@ Abstract The automatic extraction of comparative information is an important text mining problem and an area of increasing interest. In this paper we study how to build a Korean comparison mining system. Our work is composed of two consecutive tasks 1 classifying comparative sentences into different types and 2 mining comparative entities and predicates. We perform various experiments to find relevant features and learning techniques. As a result we achieve outstanding performance enough for practical use. 1 Introduction Almost every day people are faced with a situation that they must decide upon one thing or the other. To make better decisions they probably attempt to compare entities that they are interesting in. These days many web search engines are helping people look for their interesting entities. It is clear that getting information from a large amount of web data retrieved by the search engines is a much better and easier way than the traditional survey methods. However it is also clear that directly reading each document is not a perfect solution. If people only have access to a small amount of data they may get a biased point of view. On the other hand investigating large amounts of data is a timeconsuming job. Therefore a comparison mining 1636 system which can automatically provide a summary of comparisons between two or more entities from a large quantity of web documents would be very useful in many areas such as marketing. We divide our work into two tasks to effectively build a comparison mining system. The first task is related to a sentence classification problem and the second is related to an information extraction problem. Task 1. Classifying comparative .

• Báo cáo khoa học
• Extracting Comparative Entities
• Predicates
• Texts Using Comparative Type Classification
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball