自举支持向量驱动的标签传播：命名实体语义关系提取

"通过自举支持向量进行标签传播，以提取命名实体之间的语义关系" 本文探讨了一种半监督学习策略，旨在有效地利用有限的标注数据，来提升命名实体间语义关系提取的性能。在命名实体识别任务中，语义关系提取是识别和理解文本中实体之间关系的重要步骤，例如人名、地名和组织名等。传统的监督学习方法依赖大量人工标注的数据，而这种新的方法则旨在减少对标注数据的依赖。 该方法的核心是结合支持向量机（SVM）的自举技术和标签传播（Label Propagation, LP）算法。首先，通过SVM的自举（Bootstrapping）过程，从所有数据（包括已标注和未标注）中挑选出一部分重要的、具有代表性的支持向量。这些支持向量是基于特征的，并且被赋予了相应的权重，它们能够在未标注数据中发挥指导作用。接着，自举后的支持向量与未标注数据中的“硬实例”一起，被输入到LP算法中，以此来推断未见实例的类别，即它们所属的语义关系。 在实际操作中，这个过程会不断迭代，每次迭代都会从新预测的标签中学习，直到模型收敛或者达到预设的迭代次数。这样，未标注数据逐渐被赋予了语义标签，从而丰富了模型的学习材料。通过对ACE RDC语料库的实验评估，该方法显示出了明显的优越性，证明了SVM引导和标签传播的结合可以显著提高关系提取的准确性和效率。 此外，与传统LP算法相比，该方法还具有计算负担轻的优点，尤其在处理大量标注和未标注数据时，这一优势更加明显。这使得该方法在大数据场景下仍能保持较好的可扩展性和实用性。文章最后指出，作者有权在个人网站或机构存储库中发布其论文的个人版本，但需遵循Elsevier的版权政策，以防止未经授权的复制、分发或销售行为。 总结来说，这篇论文提出的自举支持向量和标签传播相结合的方法，为半监督学习提供了新的视角，特别是在命名实体关系提取领域，它不仅提高了模型的性能，还降低了对大量标注数据的依赖，同时减少了计算复杂度，为大规模文本数据的处理提供了可行的解决方案。