. 前言 實體和關系的聯合抽取問題作為信息抽取的關鍵任務，其實現方法可以簡單分為兩類： 一類是串聯抽取方法。傳統的串聯抽取就是首先進行實體抽取，然后進行關系識別。這種分開的方法比較容易實現，而且各個模塊靈活度比較高。但是這種方法中，實體識別的結果會影響到關系識別的結果，所以容易產生誤差累積。 另一類是聯合抽取方法：使用一個模型同時實現實體抽取和關系抽取，能更好的整合實體及其關系之間的信息。但現有 ...
2019-01-17 11:07 0 1783 推薦指數：
論文地址：《GraphRel: Modeling Text as Relational Graphs for Joint Entity and Relation Extraction》 GitHub地址：GraphRel 提出一種端到端關系抽取模型GraphRel，該模型利用圖卷積網絡 ...
關系抽取學習筆記 Two are Better than One: Joint Entity and Relation Extraction with Table-Sequence Encoders 使用序列表編碼器聯合提取實體和實體關系 設計2個不同的編碼器來補貨實體識別和關系抽取這2中 ...
yii的relations里self::BELONGS_TO默認是用當前指定的鍵跟關聯表的主鍵進行join，例如： return array( 'reply' => array(self::BELONGS_TO, 'BookPostReply', 'postid'), ); 默認 ...
尋找邊緣的傳統方法,比如圖像中的暗/亮過渡部分，是應用邊緣濾波器。這些過濾器的作用是尋找明暗交界處的像素。用數學術語來說，這些濾波器決定了圖像的梯度。這個圖像梯度通常是邊緣振幅與/或邊緣方向,通過選擇 ...
基本思路：利用用戶和商品的評論構建CNN預測評分。 網絡結構： user review網絡與 item review網絡結構一致，僅就前者進行說明 從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 ...
論文地址:http://tcci.ccf.org.cn/conference/2019/papers/EV10.pdf 數據集地址：http://ai.baidu.com/broad/download Abstract 信息抽取是知識圖構建的重要基礎，也是許多自然語言理解應用的基礎。與許多 ...
一、摘要 研究目的是解決在事件抽取任務中手動標注訓練數據的費時費力以及訓練數據不足的問題。首先提出了一個事件抽取模型，通過分離有關角色（roles）的論元（arguement）預測來克服角色重疊的問 ...
