== RELATION EXTRACTION ==


Nützliches:[[BR]]
'''1. A Large-Scale Relation and Event Extraction System, 2000[[BR]]'''
http://www.aclweb.org/anthology-new/A/A00/A00-1011.pdf[[BR]]
benutzt 100 vorgegebene Regeln, um Relationen zu extrahieren. Scheint ganz gut zu funktionieren, je nach Regel zwischen 53% und 73%. Allerdings ist es sehr aufwändig, für jede Relation eigens alle möglichen Regeln zu formulieren.

'''2. Probabilistic Reasoning for Entity & Relation Recognition, 2002'''[[BR]]
http://l2r.cs.uiuc.edu/~danr/Papers/er-coling02.pdf [[BR]]
Versuch, Entities und Relationen gleichzeitig zu extrahieren, um Fehler wegen Zweideutigkeiten zu verhindern. Es werden erst seperate classifier für Entities und Relationen mit Wahrscheinlichkeiten berechnet, und dann mit einem probabilistischen Ansatz daraus berechnet, welche davon am wahrscheinlichsten sind. Liefert sehr gute Ergebnisse (>80% für Entities, >60% für Relationen), allerdings ist der Rechenaufwand sehr hoch.

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Sonstiges Verwandtes:[[BR]]
'''1. Paper: Inferring the Meaning of Verbs from Context, Wiemer-Hastings, 1998'''
http://reed.cs.depaul.edu/peterwh/papers/Wiemer-Hastingscogsci98.pdf
10 Jahre alt, also nicht mehr ganz state-of-the-art; führt eine statistische Bestimmung unter Berücksichtigung des Syntax durch, um die Bedeutung unbekannter Verben herauszufinden. Nicht ganz die Problemstellung, aber vielleicht lässt sich darauf etwas nützliches ableiten, wenn man sich näher damit beschäftigt.

'''2. Paper: Ontology Learning for the Semantic Web, Maedche/Staab, 2001'''
http://ieeexplore.ieee.org/iel5/9670/19905/00920602.pdf?tp=&isnumber=&arnumber=920602
Laut Abstract werden eine Reihe von semiautomatischen Tools zur Konstruktion von Ontologien vorgestellt, hatte aber keine Zeit mehr, nachzuschauen, ob da etwas nützliches dabei war.

'''3. Paper: Shallow Semantics for Relation Extraction, >=2004'''
http://dli.iiit.ac.in/ijcai/IJCAI-05/PDF/1589.pdf
führt eine Syntax-Analyse durch und darauf aufbauend eine semantische Analyse. Benutzt dazu zwei interessante Datenbanken: Propbank (http://www.cs.rochester.edu/~gildea/PropBank/) führt für Verben die möglichen syntaktischen Strukturen auf, Framenet (http://framenet.icsi.berkeley.edu/) wird so beschrieben: The aim is to document the range of semantic and syntactic combinatory possibilities (valences) of each word in each of its senses, through computer-assisted annotation of example sentences and automatic tabulation and display of the annotation results.