TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Composite Kernels For Relation Extraction"

The automatic extraction of relations between entities expressed in natural language text is an important problem for IR and text understanding. In this paper we show how different kernels for parse trees can be combined to improve the relation extraction quality. On a public benchmark dataset the combination of a kernel for phrase grammar parse trees and for dependency parse trees outperforms all known tree kernel approaches alone suggesting that both types of trees contain complementary information for relation extraction. . | Composite Kernels For Relation Extraction Hannes Korte Fraunhofer IAIS St. Augustin Germany Gerhard Paass Fraunhofer IAIS St. Augustin Germany Frank Reichartz Fraunhofer IAIS St. Augustin Germany @ Abstract The automatic extraction of relations between entities expressed in natural language text is an important problem for IR and text understanding. In this paper we show how different kernels for parse trees can be combined to improve the relation extraction quality. On a public benchmark dataset the combination of a kernel for phrase grammar parse trees and for dependency parse trees outperforms all known tree kernel approaches alone suggesting that both types of trees contain complementary information for relation extraction. 1 Introduction The same semantic relation between entities in natural text can be expressed in many ways . Obama was educated at Harvard Obama is a graduate of Harvard Law School or Obama went to Harvard College . Relation extraction aims at identifying such semantic relations in an automatic fashion. As a preprocessing step named entity taggers detect persons locations schools etc. mentioned in the text. These techniques have reached a sufficient performance level on many datasets Tjong et al. 2003 . In the next step relations between recognized entities . person-educated-in-school Obama Harvard are identified. Parse trees provide extensive information on syntactic structure. While feature-based methods may compare only a limited number of structural details kernel-based methods may explore an often exponential number of characteristics of trees without explicitly representing the features. Zelenko et al. 2003 and Culotta and Sorensen 2004 proposed kernels for dependency trees DTs inspired by string kernels. Zhang et al. 2006 suggested a kernel for phrase grammar parse trees. Bunescu and Mooney 2005 investigated a kernel that computes similarities between nodes on the .

• Báo cáo khoa học
• Composite Kernels
• Relation Extraction
• Frank Reichartz Hannes Korte Gerhard Paass Fraunhofer
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân tích ngữ nghĩa
• Phân loại tin tự động
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Tách từ tiếng Việt
• Gán nhãn từ loại
• Phân tích cú pháp
• Nghĩa từ vựng
• Phân giải nhập nhằng từ
• Phân loại văn bản
• Lexical chain
• Phản hồi thông tin
• Bài toán PTCP
• 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