自动内容提取

自动内容提取 Automatic content extraction（ACE）是由美国国家标准与技术研究所（NIST）在1999年至2008年间召开的一个研究项目，目的是开发先进的信息抽取/文本分析技术，后续还有信息理解会议（MUC）和之前的文本分析会议。

目标

总的来说，ACE 程序的动机和解决的问题与之前的 MUC 程序相同。然而，ACE 程序以目标对象（即实体、关系和事件）来定义研究目标，而不是以文本中的词语来定义。例如，在 MUC 中定义的所谓“命名实体”任务就是识别（页面上的）实体名称的单词。而在 ACE 中，相应的任务是标识如此命名的实体。后一个任务更加抽象，在产生答案时涉及更明确的推理。从某种意义上说，AUC检测的实体“并不在那里”。

虽然 ACE 项目的目标是从音频和图像资源中提取除纯文本以外的信息，但研究工作仅限于从文本中提取信息抽取。实际将音频和图像数据转换成文本并不是 ACE 研究工作的一部分，不过这些转换器输出的语音识别（ASR）和光学字符识别（OCR）的输出是 ACE 研究工作的一部分。

这项工作包括:

• 详细定义研究任务；
• 收集和注释数据集，包括训练集测试集等；
• 通过评估工具和研究工作坊支持研究。

涉及话题与具体内容

给定一个自然语言的文本，ACE 的挑战是检测: 文本中提到的

1. 实体，如: 个人、组织、地点、设施、武器、车辆和地理政治实体。
2. 实体之间的关系，例如: a 人是 b 公司的经理。关系类型包括: 角色、部分、位置、接近和社会。
3. 文本中提到的事件，比如: 互动，运动，转移，创造和毁灭。

该计划涉及英语，阿拉伯语和中文文本。

ACE 语料库是测试新的信息抽取算法的标准基准之一。

参考资料

• George Doddington@NIS T, Alexis Mitchell@LD C, Mark Przybocki@NIS T, Lance Ramshaw@BB N, Stephanie Strassel@LD C, Ralph Weischedel@BB N. The automatic content extraction (ACE) program–tasks, data, and evaluation. 2004

外部链接

• MUC - ACE's predecessor.
• ACE (LDC)
• ACE (NIST)

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