A Supervised Learning Approach to Acronym Identification

Abstract

This paper addresses the task of finding acronym-definition pairs in text. Most of the previous work on the topic is about systems that involve manually generated rules or regular expressions. In this paper, we present a supervised learning approach to the acronym identification task. Our approach reduces the search space of the supervised learning system by putting some weak constraints on the kinds of acronym-definition pairs that can be identified. We obtain results comparable to hand-crafted systems that use stronger constraints. We describe our method for reducing the search space, the features used by our supervised learning system, and our experiments with various learning schemes.Cet article examine la t\ue2che qui consiste \ue0 trouver des paires sigle d\ue9finition dans un texte. La plupart des travaux ant\ue9rieurs portant sur ce sujet concernent des syst\ue8mes qui font intervenir des expressions r\ue9guli\ue8res ou des r\ue8gles g\ue9n\ue9r\ue9es manuellement. Dans cet article, nous pr\ue9sentons une approche inspir\ue9e de l'apprentissage supervis\ue9 pour la t\ue2che d'identification des sigles. Notre approche r\ue9duit l'espace de recherche du syst\ue8me d'apprentissage supervis\ue9, en imposant un certain nombre de contraintes faibles sur les types de paires sigle d\ue9finition qui peuvent \ueatre identifi\ue9es. Nous obtenons des r\ue9sultats comparables \ue0 ceux des syst\ue8mes manuels qui appliquent des contraintes plus s\ue9v\ue8res. Nous d\ue9crivons notre m\ue9thode de r\ue9duction de l'espace de recherche, les caract\ue9ristiques utilis\ue9es par notre syst\ue8me d'apprentissage supervis\ue9, et les exp\ue9riences que nous avons effectu\ue9es avec divers sch\ue9mas d'apprentissage.NRC publication: Ye