论文:A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition链接:arxiv.org/pdf/1910.1147开源地址:github.com/ShannonAI/ mrc-for-flat-nested-ner MRC 指 machine reading comprehension ,即机器阅读理解,该论文模仿 MRC 的做法来做 NER,能够较好的解决嵌套实体的识别问题。 我们知道 BERT 的输入形式为 ` [CLS]...
https://github.com/weizhepei/CasRel阅读时间:2022.06.17 读后感 主要解决了三元组重叠问题,相较之前模型,在架构上进行了大调整。 介绍 知识抽取 Information extraction (IE)是从文本构建知识图谱的重要环节。具体操作是从文中抽取关系三元组,它包含:主语s,关系r,宾语o。早期一般使用管道 pipeline 方法:先识别句中...
在本文中,我们介绍了一种新的级联二元标记框架(CASREL),该框架源自关系三元组抽取的原则问题公式。我们没有将关系建模为实体对的离散标签,而是将关系建模成将subject映射到object的函数,这为重新访问关系三重抽取任务提供了一个新的视角。因此,我们的模型可以同时从句子中抽取多个关系三元组,而不会出现重叠问题。我们在...
5.1 解释一下为啥 casrel 能够在一次抽取中获取到多个三元组?其实这个与其自身结构有关,因为模型在抽取subject之后,会一次性抽取和某个relation相关的objects,而objects 可不止一个,所以会形成多个三元组。以Figure 2的那张图为例: 这张图就同时解析出(Jackie R. Brown, Birth_place, Washington) 和(Jackie R. ...
基于CasRel-AttR 模型的电力二次作业风险知识 图谱构建方法研究doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2024.11.02刘丽白宇昂李刚吴智泉张新李盈盈Electric Power Information & Communication Technology / Dianli Xinxi yu Tongxin Jishu
https://github.com/weizhepei/CasRel 阅读时间:2022.06.17 读后感 主要解决了三元组重叠问题,相较之前模型,在架构上进行了大调整。 介绍 知识抽取 Information extraction (IE)是从文本构建知识图谱的重要环节。具体操作是从文中抽取关系三元组,它包含:主语s,关系r,宾语o。早期一般使用管道 pipeline 方法:先识别句...
CASREL标注框架对不同的关系重叠模式都有效果。 1 介绍 1.1 关系三元组 关系,指的是两个实体之间具有某种语义关系,通常被表示为(主体,关系,客体)三元组。关系抽取就是从句子中抽出这样的三元组。 1.2 关系抽取方法 早期的方法主要是Pipeline 方式,首先识别句子中的所有实体,然后判断每对实体对之间的关系。这种方法...