A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Leveraging Unannotated Texts for Scientific Relation Extraction Aproveitando textos não anotados para extração de relações científicas

Qin DAI, Naoya INOUE, Paul REISERT, Kentaro INUI

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Resumo:

Uma enorme quantidade de conhecimento está presente na literatura científica cada vez maior. Para apreender esse conhecimento de forma eficiente, são propostas diversas tarefas computacionais que treinam máquinas para ler e analisar documentos científicos. Uma dessas tarefas, Extração de Relações Científicas, visa capturar automaticamente relações semânticas científicas entre entidades em documentos científicos. Convencionalmente, apenas um número limitado de bases de conhecimento comumente utilizadas, como a Wikipédia, são utilizadas como fonte de conhecimento prévio para extração de relações. Neste trabalho, levantamos a hipótese de que artigos científicos não anotados também poderiam ser utilizados como fonte de informações externas para extração de relações. Com base em nossa hipótese, propomos um modelo capaz de extrair informações básicas de artigos científicos não anotados. Nossos experimentos no corpus RANIS [1] comprovam a eficácia do modelo proposto na extração de relações de artigos científicos.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E101-D No.12 pp.3209-3217
Data de publicação
2018/12/01
Publicitada
2018/09/14
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDP7180
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Processamento de Linguagem Natural

autores

Qin DAI
  Tohoku University
Naoya INOUE
  Tohoku University,RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
Paul REISERT
  RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
Kentaro INUI
  Tohoku University,RIKEN Center for Advanced Intelligence Project

Palavra-chave