We have described the second genera

We have described the second generation Open Information Extraction systems, REVERB, and R2A2. The key differentiating characteristic of these systems is a linguistic analysis that guides the design of the constraints in REVERB and features in R2A2. REVERB focuses on identifying a more meaningful and informative relation phrase and outperforms the previous Open IE systems by significant margins. R2A2 adds an argument learning component, ARGLEARNER, and almost doubles the area under precision-recall curve compared to REVERB. Both these systems are amazingly scalable, since they require only shallow syntactic features.

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi đã mô tả hệ thống mở cửa thông tin khai thác thế hệ thứ hai, REVERB và R2A2. Điều quan trọng khác biệt đặc trưng của các hệ thống này là một phân tích ngôn ngữ thiết kế của các khó khăn trong REVERB và tính năng trong R2A2 sẽ hướng dẫn. REVERB tập trung vào việc xác định một cụm từ mối quan hệ có ý nghĩa và nhiều thông tin hơn và nhanh hơn so với các hệ thống mở IE trước đó bằng lợi nhuận đáng kể. R2A2 thêm một đối số học phần, ARGLEARNER, và gần như tăng gấp đôi diện tích dưới đường cong nhớ lại độ chính xác so với REVERB. Các hệ thống này có khả năng mở rộng đáng ngạc nhiên, kể từ khi họ yêu cầu tính năng cú pháp chỉ cạn.

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi đã mô tả các hệ thống thế hệ thứ hai mở Information Extraction, REVERB, và R2A2. Các đặc điểm khác biệt quan trọng của các hệ thống này là một phân tích ngôn ngữ mà hướng dẫn thiết kế của những hạn chế trong REVERB và tính năng trong R2A2. REVERB tập trung vào việc xác định một cụm từ quan hệ có ý nghĩa hơn và nhiều thông tin và nhanh hơn so với các hệ thống mở IE trước đó bởi lợi nhuận đáng kể. R2A2 thêm một thành phần học tập lý luận, ARGLEARNER, và gần như tăng gấp đôi diện tích dưới đường cong chính xác thu hồi so với REVERB. Cả hai hệ thống đều ngạc nhiên khả năng mở rộng, kể từ khi họ yêu cầu tính năng cú pháp chỉ nông cạn.