Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Tài liệu HOT
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "Sparse Information Extraction: Unsupervised Language Models to the Rescue"
TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Sparse Information Extraction: Unsupervised Language Models to the Rescue"
Even in a massive corpus such as the Web, a substantial fraction of extractions appear infrequently. This paper shows how to assess the correctness of sparse extractions by utilizing unsupervised language models. The R EALM system, which combines HMMbased and n-gram-based language models, ranks candidate extractions by the likelihood that they are correct. Our experiments show that R EALM reduces extraction error by 39%, on average, when compared with previous work. | Sparse Information Extraction Unsupervised Language Models to the Rescue Doug Downey Stefan Schoenmackers and Oren Etzioni Turing Center Department of Computer Science and Engineering University of Washington Box 352350 Seattle WA 98195 USA ddowney stef etzioni @ Abstract Even in a massive corpus such as the Web a substantial fraction of extractions appear infrequently. This paper shows how to assess the correctness of sparse extractions by utilizing unsupervised language models. The Realm system which combines HMM-based and n-gram-based language models ranks candidate extractions by the likelihood that they are correct. Our experiments show that Realm reduces extraction error by 39 on average when compared with previous work. Because Realm pre-computes language models based on its corpus and does not require any hand-tagged seeds it is far more scalable than approaches that learn models for each individual relation from hand-tagged data. Thus Realm is ideally suited for open information extraction where the relations of interest are not specified in advance and their number is potentially vast. 1 Introduction Information Extraction IE from text is far from infallible. In response researchers have begun to exploit the redundancy in massive corpora such as the Web in order to assess the veracity of extractions . Downey et al. 2005 Etzioni et al. 2005 Feldman et al. 2006 . In essence such methods utilize extraction patterns to generate candidate extractions . Istanbul and then assess each candidate by computing co-occurrence statistics between 696 the extraction and words or phrases indicative of class membership . cities such as . However Zipf s Law governs the distribution of extractions. Thus even the Web has limited redundancy for less prominent instances of relations. Indeed 50 of the extractions in the data sets employed by Downey et al. 2005 appeared only once. As a result Downey etal. s model and related methods had no way of .
Việt Thanh
86
8
pdf
Báo lỗi
Trùng lắp nội dung
Văn hóa đồi trụy
Phản động
Bản quyền
File lỗi
Khác
Upload
Tải xuống
đang nạp các trang xem trước
Bấm vào đây để xem trước nội dung
Tải xuống
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Sparse Information Extraction: Unsupervised Language Models to the Rescue"
8
78
0
Discovering mutated driver genes through a robust and sparse co-regularized matrix factorization framework with prior information from mRNA expression patterns and interaction network
14
42
1
Incorporating biological information in sparse principal component analysis with application to genomic data
12
60
1
Enhanced construction of gene regulatory networks using hub gene information
20
136
1
Sparse multiple co-Inertia analysis with application to integrative analysis of multi Omics data
12
32
1
TÀI LIỆU XEM NHIỀU
Một Case Về Hematology (1)
8
461846
55
Giới thiệu :Lập trình mã nguồn mở
14
22508
57
Tiểu luận: Tư tưởng Hồ Chí Minh về xây dựng nhà nước trong sạch vững mạnh
13
10861
529
Câu hỏi và đáp án bài tập tình huống Quản trị học
14
10024
445
Phân tích và làm rõ ý kiến sau: “Bài thơ Tự tình II vừa nói lên bi kịch duyên phận vừa cho thấy khát vọng sống, khát vọng hạnh phúc của Hồ Xuân Hương”
3
9488
104
Ebook Facts and Figures – Basic reading practice: Phần 1 – Đặng Tuấn Anh (Dịch)
249
8241
1124
Tiểu luận: Nội dung tư tưởng Hồ Chí Minh về đạo đức
16
8199
423
Mẫu đơn thông tin ứng viên ngân hàng VIB
8
7859
2219
Đề tài: Dự án kinh doanh thời trang quần áo nữ
17
6642
253
Vật lý hạt cơ bản (1)
29
5754
85
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học
Sparse Information Extraction
Unsupervised Language Models to the Rescue
Doug Downey
Stefan Schoenmackers
báo cáo khoa học
mô hình 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 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
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Giáo án mầm non chương trình đổi mới: Đề tài: Ôn xác định vị trí trên – dưới, trước- sau của đối tượng khác.
8
349
3
19-04-2024
Đánh giá hao mòn và độ tin cậy của chi tiết và kết cấu trên đầu máy diezel part 3
12
301
0
19-04-2024
Động cơ đốt trong và máy kéo công nghiêp tập 2 part 8
32
258
0
19-04-2024
Sáng tạo trong thuật toán và lập trình với ngôn ngữ Pascal và C# Tập 2 - Chương 4
47
245
1
19-04-2024
CẤU TẠO HẠT NHÂN NGUYÊN TỬ-ĐỘ HỤT KHỐI-NĂNG LƯỢNG LIÊN KẾT-LK RIÊNG
12
262
0
19-04-2024
Management and Services Part 1
10
155
0
19-04-2024
Posted prices versus bargaining in markets_7
23
154
0
19-04-2024
Công nghiệp gang thép Việt Nam : Một giai đoạn phát triển và chuyển đổi chính sách mới part 5
6
193
0
19-04-2024
MySQL Database Usage & Administration PHẦN 9
37
137
0
19-04-2024
B2B Content Marketing: 2012 Benchmarks, Budgets & Trends
17
137
0
19-04-2024
TÀI LIỆU HOT
Mẫu đơn thông tin ứng viên ngân hàng VIB
8
7859
2219
Giáo trình Tư tưởng Hồ Chí Minh - Mạch Quang Thắng (Dành cho bậc ĐH - Không chuyên ngành Lý luận chính trị)
152
5591
1326
Ebook Chào con ba mẹ đã sẵn sàng
112
3749
1228
Ebook Facts and Figures – Basic reading practice: Phần 1 – Đặng Tuấn Anh (Dịch)
249
8241
1124
Ebook Tuyển tập đề bài và bài văn nghị luận xã hội: Phần 1
62
5246
1124
Giáo trình Văn hóa kinh doanh - PGS.TS. Dương Thị Liễu
561
3471
641
Tiểu luận: Tư tưởng Hồ Chí Minh về xây dựng nhà nước trong sạch vững mạnh
13
10861
529
Giáo trình Sinh lí học trẻ em: Phần 1 - TS Lê Thanh Vân
122
3668
524
Giáo trình Pháp luật đại cương: Phần 1 - NXB ĐH Sư Phạm
274
4023
513
Bài tập nhóm quản lý dự án: Dự án xây dựng quán cafe
35
4098
478
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.