関係抽出の様々な知識の調査 抄録 entitle間の意味論に関する関係抽出はやりがいがある。 この文献では様々な辞書の、構文とSVMを使った素性ベースの意味知識の結合を研究します。 調査から、ベースフレーズチャンキング情報は関係抽出に非常に有用である、 また統語的側面からの性能向上の大部分に貢献する一方、完全な解析からの追加情報は限られた増進を与える。 これは完全な関係抽出からのパースツリー内の多くの有用な情報は浅く、そしてチャンキングから獲得出来ることを暗示している。 私たちは意味論の情報(WordNetとName List)がフィーチャーベースの関係獲得の精度の向上に使えることも証明しました。 ACEコーパスに関する評価は効果的な素性の合併は私たちのシステムを他の文献のシステムより効果的にすることを可能としている。 ? |
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