SynsetRank：用于关系识别的度调整随机游走
计算与语言
2016-09-19 v2 应用统计
摘要
在关系抽取中，一个关键过程是获取优秀的检测器，以找到描述目标关系的相关句子。为了尽量减少细化检测器对标注数据的需求，先前的工作成功利用了 BabelNet（一种表达同义词集之间关系的语义图结构）作为辅助信息或先验知识。本文的目标是在具有少量可调参数的随机游走框架内增强图结构的使用。实际上，即使经过参数优化，直接应用随机游走也会导致性能下降。基于这一失败尝试的启发，我们提出了 SynsetRank，它调整初始概率，使得高度数节点对邻居的影响与低度数节点一样强。在 FB15K-237 数据集上对 13 种关系的实验中，SynsetRank 显著优于基线方法和普通随机游走方法。
引用
@article{arxiv.1609.00626,
title = {SynsetRank: Degree-adjusted Random Walk for Relation Identification},
author = {Shinichi Nakajima and Sebastian Krause and Dirk Weissenborn and Sven Schmeier and Nico Goernitz and Feiyu Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.00626},
year = {2016}
}