TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "On Learning Subtypes of the Part-Whole Relation: Do Not Mix your Seeds"

An important relation in information extraction is the part-whole relation. Ontological studies mention several types of this relation. In this paper, we show that the traditional practice of initializing minimally-supervised algorithms with a single set that mixes seeds of different types fails to capture the wide variety of part-whole patterns and tuples. The results obtained with mixed seeds ultimately converge to one of the part-whole relation types. We also demonstrate that all the different types of part-whole relations can still be discovered, regardless of the type characterized by the initializing seeds. We performed our experiments with a state-ofthe-art information. | On Learning Subtypes of the Part-Whole Relation Do Not Mix your Seeds Ashwin Ittoo University of Groningen Groningen The Netherlands Gosse Bouma University of Groningen Groningen The Netherlands Abstract An important relation in information extraction is the part-whole relation. Ontological studies mention several types of this relation. In this paper we show that the traditional practice of initializing minimally-supervised algorithms with a single set that mixes seeds of different types fails to capture the wide variety of part-whole patterns and tuples. The results obtained with mixed seeds ultimately converge to one of the part-whole relation types. We also demonstrate that all the different types of part-whole relations can still be discovered regardless of the type characterized by the initializing seeds. We performed our experiments with a state-of-the-art information extraction algorithm. 1 Introduction A fundamental semantic relation in many disciplines such as linguistics cognitive science and conceptual modelling is the part-whole relation which exists between parts and the wholes they compise Winston et al. 1987 Gerstl and Pribbenow 1995 . Different types of part-whole relations classified in various taxonomies are mentioned in literature Winston et al. 1987 Odell 1994 Gerstl and Pribbenow 1995 Keet and Artale 2008 . The taxonomy of Keet and Artale 2008 for instance distinguishes part-whole relations based on their transitivity and on the semantic classes of entities they sub-categorize. Part-whole relations are also crucial for many information extraction IE tasks Girju et al. 2006 . Annotated corpora and semantic dictionaries used in IE such as the ACE corpus1 and WordNet Fell-baum 1998 include examples of part-whole relations. Also previous relation extraction work 1http ace such as Berland and Charniak 1999 and Girju et al. 2006 have specifically targeted the discovery of part-whole relations .

• Báo cáo khoa học
• On Learning Subtypes
• Part Whole Relation
• Do Not Mix your Seeds
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• BMC Cancer
• Asymptomatic carriers
• Machine learning
• ATLL subtypes
• Adult T cell Leukemia
• BMC Bioinformatics
• Deep learning
• Unsupervised learning
• Glioblastoma multiforme
• Deep belief network
• Gene expression
• Model selection
• Deep neural network
• Molecular subtype
• Artificial intelligence
• Support vector machines
• Genome Biology
• Single cell RNA sequencing
• Batch effect
• Transfer learning
• Transcriptional signals
• Pancreatic ductal adenocarcinoma
• Cancer related death
• Intra tumoral heterogeneity
• Histopathology image analysis
• Microscopic image analysis
• Multiple instance learning
• Cancer subtypes
• 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