Relation-Extraction

【文件属性】：
文件名称：Relation-Extraction
文件大小：689KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-13 11:59:28
关系提取 基于对关系的训练实例的表达力的假设的关系提取方法 1.句子级关系提取-（该方法侧重于此建议） 句子级关系提取着重于识别句子中两个实体之间的关系。 使用基于句子的带注释的训练数据，并且该注释包含句子三重对齐信息。 训练集中的句子标有三元组。 训练模型的目标是在给定新实体对的情况下预测新关系。 但是，与这种方法相关的主要缺点是训练数据量不足，因为在现实生活中很难获得标记数据。 2.袋级关系提取 知识图以（头，关系，尾）三元组的形式拥有有关实体之间关系的信息。 这些用于增强标记较弱的训练数据集。 为了创建远程监管数据集（例如NYT），将三元组中的实体对与包含自然文本中头尾实体的句子对齐。 在这种方法中，由实体对匹配的句子构成了一个书包。 这种方法的缺点是这些数据集嘈杂，并且由于实例数在关系中分布不均匀，因此它们是不平衡的。 3.文档级关系提取 句子级关系提取方法没有考虑文档中的实

【文件预览】：
Relation-Extraction-main
----Aspose.Words.40521300-4df1-48cf-b288-00d5ab9ad7e0.001.png(162KB)
----Aspose.Words.40521300-4df1-48cf-b288-00d5ab9ad7e0.005.png(44KB)
----Aspose.Words.40521300-4df1-48cf-b288-00d5ab9ad7e0.003.png(275KB)
----Aspose.Words.40521300-4df1-48cf-b288-00d5ab9ad7e0.006.png(35KB)
----README.md(15KB)
----Aspose.Words.40521300-4df1-48cf-b288-00d5ab9ad7e0.002.png(77KB)
----Aspose.Words.40521300-4df1-48cf-b288-00d5ab9ad7e0.004.png(123KB)