实体关系抽取是信息抽取领域的核心任务.从文本中抽取的实体关系三元组是构建大规模知识图谱的基础.传统的流水线方法将实体关系抽取分解为独立的命名实体识别和关系抽取两个子任务.首先,构建一个高效的命名实体识别器,从大规模非结构化文本语句中识别实体边界和类型.然后,将该命名实体识别器识别的实体与类型作为关系抽取任...
实际应用中,实体间往往存在多种关系,流水线方法无法充分使用全局文本信息,且命名实体识别会产生冗余实体,在抽取多元重叠关系时,该方法具有一定的局限性。因此,在构建高准确率实体关系抽取模型时,流水线方法具有欠缺之处。本文对实体关系联合抽取的研究发展全景进行了综述,简要阐明整数线性规划、卡片金字塔解析模型、概率图...
实体关系联合抽取是用于从文本中提取多个实体之间关系的一种技术。其应用广泛,包括文本挖掘、知识图谱构建、自然语言理解等领域。本综述将对监督实体关系联合抽取方法进行概述和分析,总结各种方法的优缺点及其适用场景。 2.基于规则的方法 基于规则的方法是最早应用于实体关系联合抽取的方法之一、它基于人工构建的规则来识别...
在传统的实体关系联合抽取方法中,有监督学习方法因其较高的准确 率和可扩展性而受到广泛。有监督实体关系联合抽取方法通过使用大 量带标签的数据,训练一个模型来自动识别和提取实体之间的关系。 近年来,有监督实体关系联合抽取方法的研究取得了显著的进展。这 ...
信息抽取(information extraction,IE)[1,2,3]的目的在于快速高效地从大量数据中抽取有价值的信息。实体关系联合抽取作为信息抽取的核心任务[4],近年来受到学术界和工业界的广泛关注,实体关系联合抽取通过对文本信息建模,来自动识别实体、实体类型以及实体之间特定的关系类型,为知识图谱构建、智能问答和语义搜索等下游任务...
1.论文阅读:基于长句简化的中文开放关系抽取2024-05-092.论文阅读:基于无监督集成聚类的开放关系抽取方法2024-05-133.论文阅读:融合外部知识的生成式实体关系联合抽取方法2024-05-14 4.论文阅读:基于深度学习的实体关系联合抽取研究综述2024-05-165.论文阅读:基于预训练模型的关系抽取研究综述2024-05-166.论文阅读:...
在传统的实体关系联合抽取方法中，有监督学习方法因其较高的准确率和可扩展性而受到广泛。有监督实体关系联合抽取方法通过使用大量带标签的数据，训练一个模型来自动识别和提取实体之间的关系。近年来，有监督实体关系联合抽取方法的研究取得了显著的进展。这些方法可以大致分为以下几类：基于模板的方法、基于规则的方法、...