Identificación y extracción de relaciones entre entidades empleando árboles de depende
En este trabajo se presenta un enfoque no supervisado para identificar y extraer relaciones entre dos entidades nombradas. El enfoque se conforma por casos, estableciendo un conjunto de patrones para identificar relaciones previamente establecidas. Además, se estudia un conjunto de casos para identi...
- Autores:
-
Ramos Flores, Orlando
Pinto, David
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/26467
- Palabra clave:
- Extracción de relaciones
Árboles de dependencia
Noticias políticas
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Dependency trees
Political news
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En este trabajo se presenta un enfoque no supervisado para identificar y extraer relaciones entre dos entidades nombradas. El enfoque se conforma por casos, estableciendo un conjunto de patrones para identificar relaciones previamente establecidas. Además, se estudia un conjunto de casos para identificar y extraer relaciones de forma automática. Se emplean las dependencias universales appos y amod, así como los elementos clave de la oración: el verbo entre dos entidades nombradas, y el sujeto y objeto. Este proceso se realiza de forma automática sobre documentos no estructurados en el dominio de noticias políticas en idioma español. Para verificar las relaciones se realizó una evaluación manual sobre un conjunto seleccionado. |
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Este proceso se realiza de forma automática sobre documentos no estructurados en el dominio de noticias políticas en idioma español. Para verificar las relaciones se realizó una evaluación manual sobre un conjunto seleccionado.In this paper, we present an unsupervised approach to identify and extract relationships between two named entities. The approach is made up of cases, establishing a set of patterns to identify previously established relationships. In addition, a set of cases is studied to identify and extract relationships automatically. The universal dependencies appos and amod were used, as well as the sentence’s key elements, such as the verb between two named entities, and the subject and object. This process is carried out automatically on unstructured documents in the domain of political news in Spanish. We made a manual evaluation on a selected set to verify the relationships extracted.application/pdfspaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABhttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/4294/3505https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/issue/view/276Afzal, N., Mitkov, R., & Farzindar, A. (2011). Unsupervised Relation Extraction Using Dependency Trees for Automatic Generation of Multiple-Choice Questions. In C. Butz & P. Lingras (Eds.), Advances in Artificial Intelligence. Canadian AI 2011. Lecture Notes in Computer Science (Vol. 6657). Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-21043-3_4Bunescu, R., & Mooney, R. (2005). Bunescu, Razvan, and Raymond Mooney. "A shortest path dependency kernel for relation extraction. Proceedings of Human Language Technology Conference and Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 724–731.Etzioni, O., Banko, M., Soderland, S., & Weld, D. S. (2008). Open information extraction from the web. Communications of the ACM, 51(12). https://doi.org/10.1145/1409360.1409378Fundel, K., Kuffner, R., & Zimmer, R. (2007). RelEx--Relation extraction using dependency parse trees. Bioinformatics, 23(3). https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btl616Hasegawa, T., Sekine, S., & Grishman, R. (2004). Discovering relations among named entities from large corpora. Proceedings of the 42nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL-04), 415–422.Li, J., Luong, M.-T., Jurafsky, D., & Hovy, E. (2015). When Are Tree Structures Necessary for Deep Learning of Representations? ArXiv Preprint.Miwa, M., & Bansal, M. (2016). End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures. ArXiv Preprint.Quan, C., Wang, M., & Ren, F. (2014). An Unsupervised Text Mining Method for Relation Extraction from Biomedical Literature. PLoS ONE, 9(7). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0102039Vo, D.-T., & Bagheri, E. (2017). Open information extraction. In World Scientific Encyclopedia with Semantic Computing and Robotic Intelligence | Semantic Computing. World Scientific Publishing Co Pte Ltd. https://doi.org/10.1142/9789813227927_0001Wu, Y., Zhang, Q., Huang, X., & Wu, L. (2009). Phrase dependency parsing for opinion mining. Proceedings of the 2009 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 1533–1541.Yan, Y., Okazaki, N., Matsuo, Y., Yang, Z., & Ishizuka, M. (2004). Unsupervised relation extraction by mining wikipedia texts using information from the web. 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