Báo cáo khoa học: "Reducing Wrong Labels in Distant Supervision for Relation Extraction"

Machine learning approaches have been developed to address relation extraction, which is the task of extracting semantic relations between entities expressed in text. Supervised approaches are limited in scalability because labeled data is expensive to produce. A particularly attractive approach, called distant supervision (DS), creates labeled data by heuristically aligning entities in text with those in a knowledge base, such as Freebase (Mintz et al., 2009).

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
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.