Автоматическая генерация структурированной машинно-читаемой информации из мультиязычных текстов - Хайрова, Нина Феликсовна; Мамырбаев, Оркен Жумажанович; Мусхина, Куралай Женисбековна; Колесник, А. С. (Институт информационных и вычислительных технологий, Республика Казахстан, 2019)
Open Information Extraction представляет современную стратегию извлечения фактов из коллекций веб-документов. Однако, большая часть современных подходов по извлечению фактов основана на таких, доступных не для всех естественных языков, техниках NLP, как POS-tagging, анализ зависимостей, Named Entity Recognition, Coreference Resolution и др. В этой работе для генерации фактов из текста произвольного веб-контента мы предлагаем использование уравнений алгебры конечных предикатов, выражающих семантические роли участников триплета факта через отношения грамматических и семантических характеристик слов предложения. Модель позволяет извлекать неограниченное количество доменно-независимых фактов из предложений разных языков. В работе показана имплементация модели для английского, казахского и русского языков.
Keywords: Open Information Extraction; доменно-независимые факты; извлечение; логико-лингвистическая модель; алгебра конечных предикатов