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동음이의어로 인해 정보 추출을 위한 원거리 레이블링은 잡음이 많은 훈련 데이터를 초래합니다. 우리는 노드가 엔티티 언급인 그래프에서 레이블 전파를 사용하여 이 잡음을 줄이는 절차를 설명하며, 언급이 동위 리스트 구조에서 발생할 때 결합됩니다. 우리는 이 레이블링 접근 방식이 원거리 레이블이 지정된 데이터에서 일반적으로 사용되는 분류기를 사용할 때도 우수한 성능을 발휘한다는 것을 보여줍니다.
Bing et al. (Thu,)은 이 문제를 연구했습니다.