Lernverfahren aus Text

Viel Wissen über Verfahren und Anleitungen ist in Textform beschrieben. In letzter Zeit wurde aktiv untersucht, wie semantische Beziehungen aus prozeduralem Text extrahiert werden können. Frühere Arbeiten konzentrierten sich hauptsächlich darauf, Beziehungen zwischen Verb-Nomen-Paaren zu finden oder extrahierte Paare zu cluster. In diesem Papier untersuchen wir das Problem, individuelle verfahrensspezifische Beziehungen (z. B. ist Methode von, ist Alternative von oder ist Unteraufgabe von) zwischen Sätzen zu lernen. Um die Beziehungen zu identifizieren, schlagen wir eine End-to-End-neuronale Netzwerkarchitektur vor, die gezielt wichtige verfahrensspezifische Beziehungen lernen kann. Mit diesem Ansatz konnten wir eine Wissensdatenbank für Anleitungen aus der größten Gemeinschaft für Verfahrensaustausch, wiki-how.com, erstellen. Die Bewertung unseres Ansatzes zeigt, dass er die bestehenden Algorithmen zur Extraktion von Entitätsbeziehungen übertrifft.