Báo cáo khoa học: "Unsupervised Ontology Induction from Text"

Extracting knowledge from unstructured text is a long-standing goal of NLP. Although learning approaches to many of its subtasks have been developed (., parsing, taxonomy induction, information extraction), all end-to-end solutions to date require heavy supervision and/or manual engineering, limiting their scope and scalability. We present OntoUSP, a system that induces and populates a probabilistic ontology using only dependency-parsed text as input.

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
11    370    2    29-04-2024
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.