Extraktion von semantischen Relationen aus natürlichsprachlichem Text mit Hilfe von maschinellem Lernen

LDV Forum Pub Date : 2003-07-01 DOI:10.21248/jlcl.18.2003.24
Chris Biemann
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Abstract

Zusammenfassung: Inhalt der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Lernverfahrens, das aus großen Textkorpora semantische Relationen automatisch extrahiert. Den Kern des Verfahrens bildet die Iteration von Suchschritt und Verifikationsschritt, in denen in gesuchter Relation stehende Wörter gefunden und überprüft werden. Auf diese Weise ist es möglich, mit wenigen bekannten Wörtern eine große Anzahl in derselben Relation stehende Wörter zu gewinnen. So können mit wenig Aufwand große Listen von Wörtern erstellt werden, die in einem semantischen Zusammenhang stehen. Nach der Skizzierung des Algorithmus werden theoretische Vorhersagen bezüglich der für das Verfahren geeigneten Relationen getroffen, sowie der Ablauf modelliert. Einige mit einer Implementierung des Verfahrens erzielte Ergebnisse werden für die Relation der Personennamen vorgestellt, evaluiert und diskutiert, des Weiteren werden Ausblicke und Verbesserungsmöglichkeiten angegeben.
通过机器学习直接从自然语言文本中取意义
总结:本项研究的内容是一种学习方法的开发,是从引用的词语义中自动提取出来的。过程的核心是搜寻和核查步骤是找到并审查预期词汇。这样,鲜有在世的单词就能联想到大量类似的词语了。因此可以轻而易举地编写出与语义相关的单词的大列表。在研究这一算法之后,在进程中找到适当的理论预测,然后建模过程。介绍、评价和讨论了整个过程中人名数量最多的几个结果,并提供了前景和改进方法。
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