模块2: 一般是一个关系的抽取模块,当然要联合前面的实体提取模块进行一起的抽取,但是训练的时候是单独的。 这里有 subject index from i - > j object index from i -> j 文章中设置了两个关系,r_ij和r_ji,这里r_ij显然是用subject的begin和object的end进行关系的预测,而r_ji显然是用object的begin和subje...
(1)提出了一个新颖的基于GAT的联合实体关系抽取框架——RCRel。在该框架中考虑了显式关系和隐式关系抽取。使用GAT对关系语义空间进行建模,并自适应地发掘关系相关性,以提高关系三元组抽取的性能。此外,将由不同的关系子空间组成的关系语义空间与GAT集成,并...
关系抽取模型训练过程中使用真实实体标签进行训练,而在推理阶段使用实体识别模型的输出,二者存在分布上的差异将导致关系抽取模型的性能下降(暴露偏差,Exposure Bias),同时存在误差累积,关系抽取的效果严重依赖于实体识别的效果; 实体类型与关系类型之间存在某种隐含的关系,如“locate in”的尾实体一定是一个位置实体,而pipe...
(1)提出了一个新颖的基于GAT的联合实体关系抽取框架——RCRel。在该框架中考虑了显式关系和隐式关系抽取。使用GAT对关系语义空间进行建模,并自适应地发掘关系相关性,以提高关系三元组抽取的性能。此外,将由不同的关系子空间组成的关系语义空间与GAT集成,并且将主宾实体对映射到所有关系子空间中以进行关系预测,从而可...
近年来,基于神经网络的联合抽取模型是目前最有效的方法。Zheng提出了一种端到端联合抽取模型。有别于传统的流水线方式,他们的重点是提取由两个实体和这两个实体之间一个关系组成的三元组,而不是分别提取实体和关系。由此提出了一种端到端的标记方案,将实体和关系抽取转换为标记(分类)问题,但是该方案不能处理重叠问...
中科院:基于新标注方案的实体与关系联合抽取。与上述方法不同的是,本文提出的方法是基于一种特殊的标记方式,使得我们可以很容易地使用端到端模型来提取没有NER和RC的结果。当检测到单词wt的标注时,解码层的输入为:从Bi-LSTM编码层获得的ht,以前的预测标签表示Tt-1,以
通常,早期的信息抽取将实体抽取和关系抽取看作串联的任务,这样的串联模型在建模上相对更简单,但这样将实体识别和关系抽取当作两个独立的任务明显会存在一系列的问题:两个任务的解决过程中没有考虑到两个子任务之间的相关性,从而导致关系抽取任务的结果严重依赖于实体抽取的结果,导致误差累积的问题 对于一对多的问题,也...
基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习 联合学习(Joint Learning)一词并不是一个最近才出现的术语,在自然语言处理领域,很早就有研究者使用基于传统机器学习的联合模型(Joint Model)来对一些有着密切联系的自然语言处理任务进行联合学习。例如实体识别和实体标准化联合学习,分词和词性标注联合学习等等。最近,研究者们在...
传统的实体与关系抽取方法通常采用流水线方式,即先抽取实体,再识别实体之间的关系。然而,这种方法存在一些问题,如实体和关系之间的信息丢失、误差传递等。为了解决这些问题,本文提出了一种基于新图方案的实体与关系联合抽取技术。 新图方案的核心思想是将实体与关系的抽取任务转化为一个图问题。具体来说,我们将文本中...
对于关系角色,论文使用“1”和“2”确定。一个被抽取的实体关系结果由一个三元组表示(实体 1-关系类型-实体 2)。“1”表示这个词语属于第一个实体,“2”则表示这个词语属于第二个实体。因此,标签总数是:Nt = 2*4 *|R|+1。R 是预先定义好的关系类型的数量。