以往的方法大多将关系建模为实体対上的一个离散的标签,这也是一种非常符合直觉的做法:首先通过命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)确定出句子中所有的实体,然后学习一个关系分类器在所有的实体对上做关系分类(RC),最终得到我们所需的关系三元组。然而这种思想在多个关系三元组有重叠的情况下会使得关系分类成为...
Pipeline模型明显的一个缺点是存在误差传递问题(Error Propagation Problem),这是由于实体抽取和关系分类两个模型相互独立,不存在依赖,实体抽取阶段的识别错误、遗漏等误差无法被纠正和改变,会直接传递影响到关系分类阶段的效果。 2)Joint联合模型 不同于Pipeline模型,Joint模型以减少误差传递为目的将实体抽取和关系分类通过...
建模思路和子任务顺序:CasRel 建模思路(TransE 中也是类似的)是“头实体+关系=尾实体”,即 CasRel 先抽头实体,再抽关系和尾实体;迁移到事件抽取中,可以是“触发词+角色=论元”即先抽触发词,再抽角色和论元。 模型适配:CasRel 模型中的头实体识别子结构适配到事件抽取中触发词检测, CasRel模型中的关系➕尾实体...
建模思路和子任务顺序:CasRel建模思路(TransE 中也是类似的)是“头实体+关系=尾实体”,即CasRel先抽头实体,再抽关系和尾实体;迁移到事件抽取中,可以是“触发词+角色=论元”即先抽触发词,再抽角色和论元。 模型适配:CasRel 模型中的头实体识别子结构适配到事件抽取中触发词...
模型收录中 二元关系抽取 任务数量 1 模型收录中 对话关系提取 任务数量 1 模型收录中 联合实体与关系抽取 任务数量 2 模型收录中 多标签关系抽取 任务数量 1 模型收录中 关系表示抽取 任务数量 1 模型收录中 可用模型 选择基准,对比模型表现 模型名模型规模最佳表现情况技术方法发布时间适配资源 ...
3.2.4 常用的关系抽取模型 SDP-LSTM 2015年北大的论文《Classifying Relations via Long Short Term Memory Networks along Shortest Dependency Paths》中提出了一种新的神经网络SDP-LSTM,用于对句子中两个实体之间的关系进行分类。SDP-LSTM的神经体系结构利用了两个实体之间的最短依赖路径(SDP);具有长短期记忆单元的...
3.2.4 常用的关系抽取模型 SDP-LSTM 2015年北大的论文《Classifying Relations via Long Short Term Memory Networks along Shortest Dependency Paths》中提出了一种新的神经网络SDP-LSTM,用于对句子中两个实体之间的关系进行分类。SDP-LSTM的神经体系结构利用了两个实体之间的最短依赖路径(SDP);具有长短期记忆单元的...
3.3 交叉句子n元关系抽取结果 作者将AGGCN与以这三种为基准模型做了比较:1)基于所有实体对的最短依赖路径特征分类器,2)图结构的LSTM,3)具有剪枝树的图卷积网络模型。对比结果如表1所示: 表1 二类n元和多类n元关系抽取五折交叉验证的平均测试精度 其中“T”表示三元“药物-基因-突变”关系,“B”表示二元“药物...
雷锋网AI研习社按:关系抽取是自然语言处理中的重要任务,也是从文本中挖掘知识的基本途径之一。深度学习在关系抽取中的研究在近几年取得了广泛关注,其中基于远距离监督、带有注意力机制的神经网络模型成为解决问题的主要方法。在本次公开课中,讲者将梳理神经模型在关系抽取中的发展脉络,并分享相关领域的最新工作进展。
既然实体关系抽取任务就是识别文本中潜在的实体关系三元组,那么模型的优化目标可以直接建立在三元组这个层面上。 (1) 优化目标 假设 为训练集, 是第 个输入样本, 是文本 中含有的所有三元组,CasRel的训练目标自然是如下似然函数值最大: (2) 概率公式变换 ...