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Este artículo aborda el problema de clasificación de relaciones en el marco de extracción de información con bootstrapping sobre Máquinas de Soporte Vectorial. Se propone un nuevo algoritmo de bootstrapping y se evalúa empíricamente en el corpus ACE. Mostramos que el clasificador SVM supervisado, utilizando diversas características léxicas y sintácticas, puede lograr una precisión de clasificación prometedora. Más importante aún, el algoritmo BootProject propuesto, basado en proyección aleatoria de características, puede reducir significativamente la necesidad de datos de entrenamiento etiquetados con solo un sacrificio limitado del rendimiento.
Zhu Zhang (Sat,) estudió esta cuestión.