Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10923/7073
Type: doctoralThesis
Title: Learning non-verbal relations under open information extraction paradigm
Author(s): Xavier, Clarissa Castellã
Advisor: Lima, Vera Lúcia Strube de
Publisher: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Graduate Program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Issue Date: 2014
Keywords: INFORMÁTICA
PROCESSAMENTO DA LINGUAGEM NATURAL
Abstract: O paradigma Open Information Extraction - Open IE (Extração Aberta de Informações) de extração de relações trabalha com a identificação de relações não definidas previamente, buscando superar as limitações impostas pelos métodos tradicionais de Extração de Informações como a dependência de domínio e a difícil escalabilidade. Visando estender o paradigma Open IE para que sejam extraídas relações não expressas por verbos a partir de textos em inglês, apresentamos CompIE, um componente que aprende relações expressas em compostos nominais (CNs), como (oil, extracted from, olive) - (óleo, extraído da, oliva) - do composto nominal olive oil - óleo de oliva, ou em pares do tipo adjetivo-substantivo (ASs), como (moon, that is, gorgeous) - (lua, que é, linda) - do AS gorgeous moon (linda lua). A entrada do CompIE é um arquivo texto, e sua saída é um conjunto de triplas descrevendo relações binárias. Sua arquitetura é composta por duas tarefas principais: Extrator de CNs e ASs (1) e Interpretador de CNs e ASs (2). A primeira tarefa gera uma lista de CNs e ASs a partir do corpus de entrada. A segunda tarefa realiza a interpretação dos CNs e ASs gerando as triplas que descrevem as relações extraídas do corpus. Para estudar a viabilidade da solução apresentada, realizamos uma avaliação baseada em hipóteses. Um protótipo foi construído com o intuito de validar cada uma das hipóteses. Os resultados obtidos mostram que nossa solução alcança 89% de Precisão e demonstram que o CompIE atinge sua meta de estender o paradigma Open IE extraindo relações expressas dentro dos CNs e ASs.
The Open Information Extraction (Open IE) is a relation extraction paradigm in which the target relationships cannot be specified in advance, and it aims to overcome the limitations imposed by traditional IE methods, such as domain-dependence and scalability. In order to extend Open IE to extract relationships that are not expressed by verbs from texts in English, we introduce CompIE, a component that learns relations expressed in noun compounds (NCs), such as (oil, extracted from, olive) from olive oil, or in adjectivenoun pairs (ANs), such as (moon, that is, gorgeous) from gorgeous moon. CompIE input is a text file, and the output is a set of triples describing binary relationships. The architecture comprises two main tasks: NCs and ANs Extraction (1) and NCs and ANs Interpretation (2). The first task generates a list of NCs and ANs from the input corpus. The second task performs the interpretation of NCs and ANs and generates the tuples that describe the relations extracted from the corpus. In order to study CompIE’s feasibility, we perform an evaluation based on hypotheses. In order to implement the strategies to validate each hypothesis we have built a prototype. The results show that our solution achieves 89% Precision and demonstrate that CompIE reaches its goal of extending Open IE paradigm extracting relationships within NCs and ANs.
URI: http://hdl.handle.net/10923/7073
Appears in Collections:Dissertação e Tese

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
000466321-Texto+Completo-0.pdfTexto Completo1,95 MBAdobe PDFOpen
View


All Items in PUCRS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, and are licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License. Read more.