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中國歷代人物傳記資料庫（CBDB）
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  3. 從名字單位之識別到自無結構文本中辨識關係

從名字單位之識別到自無結構文本中辨識關係

標題投影片：Identifying Relationships in Unstructured Texts（從無結構文本中辨識關係），Elif Yamangil、Rani Nelken，哈佛工程與應用科學學院。
投影片「目標：從文本到資料庫」：一枝箭頭從一堆文本碎片指向資料庫圖示；下方說明無結構文本裡已包含全部資訊，而資料庫是可操作的、能回答研究問題。
投影片「例：中國人物傳記」：可對人群提總量型問題（如平均壽命多長）、按時間或地域篩選、辨識人群類別（重要人物、關係密集者、早發者等）。
投影片只有一句話：目前的人工做法就是瓶頸。
投影片「解方：自動文本理解」，右側以 HAL 9000 的名句回應：「I'm sorry Dave, I'm afraid I can't do that」。
投影片只有一句話：語言是有歧義的。
投影片「資訊抽取」：抽出對使用者需求而言關鍵的資訊 ——「誰對誰做了什麼」，並回鏈到原文以便查證。
投影片「應用：商業」，只舉一例 —— 併購（Mergers & Acquisitions）。
投影片「應用：生物醫學」，只舉一例 —— 挖掘文獻組（Mining the Bibliome）。
投影片「資訊抽取：以文本片段填入資料庫欄位」：左為 2002 年一篇關於微軟的新聞，經 IE 之後成為右側 NAME／TITLE／ORGANIZATION 表（Bill Gates｜CEO｜Microsoft 等）。
投影片「主要挑戰」，左為紅色結點與箭頭構成的關係圖，右列三問：誰對誰做了什麼、命名實體消解（誰、對誰）、關係抽取（做了什麼）。
投影片：同一篇微軟新聞，中間列出三組抽出的三元組（Microsoft Corporation｜CEO｜Bill Gates 等），以大括號歸併進右側的資料庫。
投影片「命名實體識別」：找出人名、地名、官職名等，分類其類型，連結異名（Mr. Gates 與 William G.），處理指代消解，準確率可達九成以上。
投影片「我們怎麼做？」：塞爾的「中文房間」思想實驗，右側是一幅簡筆畫 —— 一人坐在椅上，把紙條從緊閉的門下遞出。
投影片「漸進式做法」：第一步，人工定義模式；第二步，監督式學習。
投影片「人工模式」：需要特定資訊時最適用（例如找出日期並換算成公元），可逐步累積建成，並串成模式流水線（日期、親屬關係、地理詞等）。
投影片「人工模式的做法」：由領域專家指定模式（如中文如何表達日期），把模式寫成正則表達式程式，在資料庫上執行，分析結果，再修正模式。
See also:
  • Identifying Relationships in Unstructured Texts (Rani Nelken, Elif Yamangil, Wang Xiaoxuan)
Harvard Faculty of Arts and Sciences

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