文件名称：JEAR:没有依赖树的实体提及和关系的联合提取
文件大小：13KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-21 08:00:49
Python
JEAR 在做数学题目的题意理解中,有遇到个问题,涉及到实体类型以及实体关系的抽取,故而对ACL2017上的与其相关论文进行复现 paper简介 Going out on a limb: Joint Extraction of Entity Mentions and Relations without Dependency Trees采用了两个loss（label，relation）相加同时训练 实体类型以及关系类型，在实体类型中，作者采用bi-direction LSTM进行序列识别，同时在decode中connections to y(t-1)。 在关系类型识别中，作者采用了pointer networks预测目前的token与前面所有token的关系类型，将与前面token的概率向量拓展到R维 表示R个关系类型。但感觉存在缺陷，在拓展到多关系类型时候，作者采用了阈值控制输出所有大于阈
【文件预览】：
JEAR-master
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