Open domain relation extraction systems identify relation and argument phrases in a sentence without relying on any underlying schema. However, current state-of-the-art relation extraction systems are available only for English because of their heavy reliance on linguistic tools such as part-of-speech taggers and dependency parsers. We present a cross-lingual annotation projection method for language independent relation extraction. We evaluate our method on a manually annotated test set and present results on three typologically different languages. We release these manual annotations and extracted relations in 61 languages from Wikipedia.


翻译:开放域关系提取系统在不依赖任何基本模式的情况下,在句子中确定关系和论点短语。然而,目前最先进的关系提取系统仅供英语使用,因为它们严重依赖语言工具,如部分语音标签和依赖分析器。我们为独立语言关系提取提供了一种跨语言注释预测方法。我们用人工附加说明的测试集评估了我们的方法,并介绍了三种类型不同的语言的结果。我们用维基百科的61种语言发布了这些手动说明并提取了关系。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
79+阅读 · 2021年5月27日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
【ACL2020放榜!】事件抽取、关系抽取、NER、Few-Shot 相关论文整理
深度学习自然语言处理
18+阅读 · 2020年5月22日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
论文浅尝 | Zero-Shot Transfer Learning for Event Extraction
开放知识图谱
25+阅读 · 2018年11月1日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Arxiv
5+阅读 · 2019年11月22日
Arxiv
3+阅读 · 2019年3月1日
Rapid Customization for Event Extraction
Arxiv
7+阅读 · 2018年9月20日
VIP会员
相关资讯
【ACL2020放榜!】事件抽取、关系抽取、NER、Few-Shot 相关论文整理
深度学习自然语言处理
18+阅读 · 2020年5月22日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
论文浅尝 | Zero-Shot Transfer Learning for Event Extraction
开放知识图谱
25+阅读 · 2018年11月1日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员