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论文：Mining Verb-Oriented Commonsense Knowledge
主要内容：对动词常识的挖掘。取得了面向动词的18k常识。
最小描述长度（Minimum Description Length
召回指从全量信息集合中触发尽可能多正确的结果
- 召回率（Recall）= 系统检索到的相关内容 / 系统所有相关的内容总数
- 准确率（Precision）= 系统检索到的相关内容 / 系统所有检索到的内容总数
目的：想要得到关于动词的常识
方法：通过抽象动词的主语和宾语得到
抽象过程中，使用到两个部分
- 过滤“过度抽象的三元组”的过滤器
- 使用到MDL来寻找合适的抽象程度
- 动词常识的生成器
- 使用NLM来对生成的三元组进行可信度的测量
