神经网络关系抽取需要大量的训练数据，但是人工标注这些训练数据非常费时昂贵。为了自动获取更多的训练数据训练模型，工作 [16] 提出了远程监督（Distant Supervision）的思想，将纯文本与现有知识图谱进行对齐，能够自动标注大规模训练数据。 远程监督的思想并不复杂，具体来说：如果两个实体在知识图谱中被标记为某个关系...
为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识,研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法,即实体关系抽取技术。 具体来说,给定一个句子和其中出现的实体,实体关系抽取模型需要根据句子语义信息推测实体间的关系。例如,给定句子:「清华大学坐落于北京近邻」以及实体「清华大学」与「北京」,模型可以通过语义得到...
具体来说,给定一个句子和其中出现的实体,实体关系抽取模型需要根据句子语义信息推测实体间的关系。例如,给定句子:“清华大学坐落于北京近邻”以及实体“清华大学”与“北京”,模型可以通过语义得到“位于”的关系,并最终抽取出(清华大学,位于,北京)的知识三元组。...
具体来说,给定一个句子和其中出现的实体,实体关系抽取模型需要根据句子语义信息推测实体间的关系。例如,给定句子:「清华大学坐落于北京近邻」以及实体「清华大学」与「北京」,模型可以通过语义得到「位于」的关系,并最终抽取出(清华大学,位于,北京)的知识三元组。 实体关系抽取是一个经典任务,在过去的 20 多年里都有...
神经网络关系抽取需要大量的训练数据,但是人工标注这些训练数据非常费时昂贵。为了自动获取更多的训练数据训练模型,工作 [16] 提出了远程监督(Distant Supervision)的思想,将纯文本与现有知识图谱进行对齐,能够自动标注大规模训练数据。 远程监督的思想并不复杂,具体来说:如果两个实体在知识图谱中被标记为某个关系,那么我...
9 知识图谱知识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来.docx,【学问图谱】学问图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与将来 2020-03-19 原文 大数据文摘出品 来源:知乎(zibuyu9) 作者:韩旭、高天宇、刘知远 最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球,在互联网普及带来
具体来说,给定一个句子和其中出现的实体,实体关系抽取模型需要根据句子语义信息推测实体间的关系。例如,给定句子:“清华大学坐落于北京近邻”以及实体“清华大学”与“北京”,模型可以通过语义得到“位于”的关系,并最终抽取出(清华大学,位于,北京)的知识三元组。
知识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来,最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球,在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下,深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向,极大推动了自然语言处理的发展。来到2019年的今天,
具体来说,给定一个句子和其中出现的实体,实体关系抽取模型需要根据句子语义信息推测实体间的关系。例如,给定句子:“清华大学坐落于北京近邻”以及实体“清华大学”与“北京”,模型可以通过语义得到“位于”的关系,并最终抽取出(清华大学,位于,北京)的知识三元组。
具体来说,给定一个句子和其中出现的实体,实体关系抽取模型需要根据句子语义信息推测实体间的关系。例如,给定句子:“清华大学坐落于北京近郊”以及实体“清华大学”与“北京”,模型可以通过语义得到“位于”的关系,并最终抽取出(清华大学,位于,北京)的知识三元组。 实体关系抽取是一个经典任务,在过去的20多年里都有持...