. 前言 实体和关系的联合抽取问题作为信息抽取的关键任务，其实现方法可以简单分为两类： 一类是串联抽取方法。传统的串联抽取就是首先进行实体抽取，然后进行关系识别。这种分开的方法比较容易实现，而且各个模块灵活度比较高。但是这种方法中，实体识别的结果会影响到关系识别的结果，所以容易产生误差累积。 另一类是联合抽取方法：使用一个模型同时实现实体抽取和关系抽取，能更好的整合实体及其关系之间的信息。但现有 ...
2019-01-17 11:07 0 1783 推荐指数：
论文地址：《GraphRel: Modeling Text as Relational Graphs for Joint Entity and Relation Extraction》 GitHub地址：GraphRel 提出一种端到端关系抽取模型GraphRel，该模型利用图卷积网络 ...
关系抽取学习笔记 Two are Better than One: Joint Entity and Relation Extraction with Table-Sequence Encoders 使用序列表编码器联合提取实体和实体关系 设计2个不同的编码器来补货实体识别和关系抽取这2中 ...
yii的relations里self::BELONGS_TO默认是用当前指定的键跟关联表的主键进行join，例如： return array( 'reply' => array(self::BELONGS_TO, 'BookPostReply', 'postid'), ); 默认 ...
寻找边缘的传统方法,比如图像中的暗/亮过渡部分，是应用边缘滤波器。这些过滤器的作用是寻找明暗交界处的像素。用数学术语来说，这些滤波器决定了图像的梯度。这个图像梯度通常是边缘振幅与/或边缘方向,通过选择 ...
基本思路：利用用户和商品的评论构建CNN预测评分。 网络结构： user review网络与 item review网络结构一致，仅就前者进行说明 从user review te ...
A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction Zhepei Wei，Jianlin Su, Yue Wang, Yuan Tian, Yi Chang（ACL 2020） 研究背景： 以往 ...
论文地址:http://tcci.ccf.org.cn/conference/2019/papers/EV10.pdf 数据集地址：http://ai.baidu.com/broad/download Abstract 信息抽取是知识图构建的重要基础，也是许多自然语言理解应用的基础。与许多 ...
一、摘要 研究目的是解决在事件抽取任务中手动标注训练数据的费时费力以及训练数据不足的问题。首先提出了一个事件抽取模型，通过分离有关角色（roles）的论元（arguement）预测来克服角色重叠的问 ...
