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Enregistrement W2963793321

Effective Slot Filling Based on Shallow Distant Supervision Methods

2014· article· en· W2963793321 sur OpenAlexvenueno aff
Benjamin Roth, Tassilo Barth, Michael Wiegand, Mittul Singh, Dietrich Klakow

Notice bibliographique

RevueTheory and applications of categories · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline (software)Computer scienceModular designRelation (database)Scheme (mathematics)Feature (linguistics)Relationship extractionArtificial intelligenceTranslation (biology)Representation (politics)Data miningMathematicsProgramming language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spoken Language Systems at Saarland University (LSV) participated this year with 5 runs at the TAC KBP English slot filling track. Effective algorithms for all parts of the pipeline, from document retrieval to relation prediction and response post-processing, are bundled in a modular end-to-end relation extraction system called RelationFactory. The main run solely focuses on shallow techniques and achieved significant improvements over LSV's last year's system, while using the same training data and patterns. Improvements mainly have been obtained by a feature representation focusing on surface skip n-grams and improved scoring for extracted distant supervision patterns. Important factors for effective extraction are the training and tuning scheme for distant supervision classifiers, and the query expansion by a translation model based on Wikipedia links. In the TAC KBP 2013 English Slotfilling evaluation, the submitted main run of the LSV RelationFactory system achieved the top-ranked F1-score of 37.3%.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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