指导基于基于子料库的集扩展，通过辅助集生成和共同扩展免费

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鉴于一小套种子实体（例如，"美国"，"俄罗斯"），基于语料库的集扩展是诱导一组广泛的实体，这些实体共享相同的语义类（本例中的国家）从给定语料库。集扩展优势广泛的下游应用在知识发现，如网络搜索，分类结构，和查询建议。现有的基于语料库的集扩展算法通常通过结合词汇模式和分布相似性来引导给定种子。然而，由于没有明确提供负集，这些方法遭受语义漂移造成的扩大种子集自由无指导。我们提出了一个新的框架，Set-CoExpan，它自动生成与用户兴趣目标集密切相关的负集，然后执行多个集共同扩展，通过将目标集与辅助集进行比较来提取歧视性特征，形成彼此不同的多组聚合集，从而解决语义漂移问题。本文通过生成辅助套件，可以指导目标集的扩展过程，避免与辅助套件接触边界周围的模糊区域，并表明 Set-CoExpan 明显优于强基线方法。