TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Which Noun Phrases Denote Which Concepts"

Resolving polysemy and synonymy is required for high-quality information extraction. We present ConceptResolver, a component for the Never-Ending Language Learner (NELL) (Carlson et al., 2010) that handles both phenomena by identifying the latent concepts that noun phrases refer to. ConceptResolver performs both word sense induction and synonym resolution on relations extracted from text using an ontology and a small amount of labeled data. Domain knowledge (the ontology) guides concept creation by defining a set of possible semantic types for concepts. Word sense induction is performed by inferring a set of semantic types for each noun phrase. . | Which Noun Phrases Denote Which Concepts Jayant Krishnamurthy Carnegie Mellon University 5000 Forbes Avenue Pittsburgh PA 15213 jayantk@ Tom M. Mitchell Carnegie Mellon University 5000 Forbes Avenue Pittsburgh PA 15213 Abstract Resolving polysemy and synonymy is required for high-quality information extraction. We present ConceptResolver a component for the Never-Ending Language Learner NELL Carlson et al. 2010 that handles both phenomena by identifying the latent concepts that noun phrases refer to. ConceptResolver performs both word sense induction and synonym resolution on relations extracted from text using an ontology and a small amount of labeled data. Domain knowledge the ontology guides concept creation by defining a set of possible semantic types for concepts. Word sense induction is performed by inferring a set of semantic types for each noun phrase. Synonym detection exploits redundant information to train several domain-specific synonym classifiers in a semi-supervised fashion. When ConceptResolver is run on NELL s knowledge base 87 of the word senses it creates correspond to real-world concepts and 85 of noun phrases that it suggests refer to the same concept are indeed synonyms. 1 Introduction Many information extraction systems construct knowledge bases by extracting structured assertions from free text . NELL Carlson et al. 2010 TextRunner Banko et al. 2007 . A major limitation of many of these systems is that they fail to distinguish between noun phrases and the underlying concepts they refer to. As a result a polysemous phrase like apple will refer sometimes to the concept Apple Computer the company and other times to the concept apple the fruit . Furthermore two synonymous noun phrases like apple and Apple Figure 1 An example mapping from noun phrases left to a set of underlying concepts right . Arrows indicate which noun phrases can refer to which concepts. eli lilly lilly kaspersky labs kaspersky lab kaspersky

• Báo cáo khoa học
• Which Noun Phrases Denote Which Concepts
• Jayant Krishnamurthy
• Carnegie Mellon
• 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