Unsupervised relation extraction by massive clustering
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/9229
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2009
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The goal of Information Extraction is to automatically generate structured pieces of information from the relevant information contained in text documents. Machine Learning techniques have been applied to reduce the cost of Information Extraction system adaptation. However, elements of human supervision strongly bias the learning
process. Unsupervised learning approaches can avoid these biases.
In this paper, we propose an unsupervised approach to learning for Relation Detection, based on the use of massive clustering ensembles. The results obtained on the ACE Relation Mention Detection task outperform in terms of F1 score by 5 points the state of the art of unsupervised techniques for this evaluation framework, in addition to being simpler and more flexible.
CitacióGonzález, E.; Turmo, J. Unsupervised relation extraction by massive clustering. A: IEEE International Conference On Data Mining. "9th IEEE International Conference On Data Mining". Miami: 2009, p. 782-787.
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
05360311.pdf | 201,9Kb | Visualitza/Obre |