TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Extraction and Approximation of Numerical Attributes from the Web"

We present a novel framework for automated extraction and approximation of numerical object attributes such as height and weight from the Web. Given an object-attribute pair, we discover and analyze attribute information for a set of comparable objects in order to infer the desired value. This allows us to approximate the desired numerical values even when no exact values can be found in the text. | Extraction and Approximation of Numerical Attributes from the Web Dmitry Davidov ICNC The Hebrew University Jerusalem Israel dmitry@ Ari Rappoport Institute of Computer Science The Hebrew University Jerusalem Israel arir@ Abstract We present a novel framework for automated extraction and approximation of numerical object attributes such as height and weight from the Web. Given an object-attribute pair we discover and analyze attribute information for a set of comparable objects in order to infer the desired value. This allows us to approximate the desired numerical values even when no exact values can be found in the text. Our framework makes use of relation defining patterns and WordNet similarity information. First we obtain from the Web and WordNet a list of terms similar to the given object. Then we retrieve attribute values for each term in this list and information that allows us to compare different objects in the list and to infer the attribute value range. Finally we combine the retrieved data for all terms from the list to select or approximate the requested value. We evaluate our method using automated question answering WordNet enrichment and comparison with answers given in Wikipedia and by leading search engines. In all of these our framework provides a significant improvement. 1 Introduction Information on various numerical properties of physical objects such as length width and weight is fundamental in question answering frameworks and for answering search engine queries. While in some cases manual annotation of objects with numerical properties is possible it is a hard and labor intensive task and is impractical for dealing with the vast amount of objects of interest. Hence there is a need for automated semantic acquisition algorithms targeting such properties. In addition to answering direct questions the ability to make a crude comparison or estimation of object attributes is important as well. For example it .

• Báo cáo khoa học
• Extraction and Approximation
• Numerical Attributes from the Web
• Dmitry Davidov
• 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