Использование новостных кластеров для улучшения извлечения информации из текстов

Abstract

Новостные кластеры содержат разнообразные описания одного и того же события, изложенные разными авторами. В работе описывается метод обогащения шаблонов, извлекающих информацию из текста, за счет нахождения в новостном кластере нескольких бдизких по содержанию предложений, в которых хотя бы в одном удалось обнаружить извлекаемое событие. Полученные таким образом примеры могут быть использованы для машинного обучения.

News clusters contain various descriptions of the same event stated by different authors. This article is dedicated to the improvement of the information extraction technique. This method is based on searching of several relevant sentences in the news clusters. These sentences are selected by indicator of presence of extracted events. The examples which were received by this method can be used for machine learning.