Андреев А.М., Березкин Д.В., Симаков К.В.

НПЦ "ИНТЕЛТЕК ПЛЮС" E-mail: arka@inteltec.ru

Модель извлечения фактов из естественно-языковых текстов и метод ее обучения

В статье изложена модель извлечения фактов из естественно-языковых текстов и метод ее обучения. Ключевым элементом модели является набор правил извлечения. Метод обучения генерирует набор правил на основе обучающих примеров подготовленных человеком. Проведен ряд экспериментов, дана оценка зависимости основных показателей качества обученной модели от свойств исходной обучающей выборки.

A Andreev, D. Berezkin, K. Simakov.

The model of fact extraction from natural language texts and the learning method

The model of extracting structured data from natural language texts is proposed. The training method of such model is also here. The main feature of the model is the extraction rules set. The training method forms this rules from a human-prepared learning examples. Some experiments are carried out and the main properties of trained model are shown depends on properties of initial learning examples set.