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CQE:一种综合数量提取器

计算与语言 2023-05-16 v1

摘要

数量在文档中对于描述事实信息至关重要。它们普遍存在于金融、商业、医学以及一般科学等应用领域中。与其他信息抽取方法相比,有趣的是仅少数工作描述了从文本中正确抽取与表示数量的方法。本文提出这样一种从文本数据中综合抽取数量的框架。它高效检测数值与单位的组合、数量的行为(如上升或下降)以及数量所关联的概念。我们的框架利用依存句法分析与单位词典,并对检测到数量进行恰当的归一化与标准化。使用一个新颖数据集进行评估,我们表明我们的开源框架优于其他系统,并且——据我们所知——是首个检测与已识别数量相关联概念的系统。我们框架背后的代码与数据可在 https://github.com/vivkaz/CQE 获取。

关键词

引用

@article{arxiv.2305.08853,
  title  = {CQE: A Comprehensive Quantity Extractor},
  author = {Satya Almasian and Vivian Kazakova and Philip Göldner and Michael Gertz},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2305.08853},
  year   = {2023}
}

备注

8 pages of content, 3 page of appendix