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...
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...
(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...
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...
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
本文提出的多特征融合的实体与关系联合抽取方法,主要包括以下步骤:首先,利用深度学习模型提取文本的多模态特征,包括词法特征、句法特征、语义特征等;其次,通过融合这些多模态特征以及上下文信息,构建实体与关系的联合表示;最后,利用监督学习或无监督学习方法对联合表示进行训练和优化,实现实体与关系的联合抽取。 (二)具体实...
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...
广哈通信申请实体关系联合抽取专利，提高针对电力调度领域的实体关系抽取准确性 金融界2024年3月4日消息，据国家知识产权局公告，广州广哈通信股份有限公司申请一项名为“一种实体关系联合抽取方法、装置、设备及介质“，公开号CN117634463A，申请日期为2023年12月。专利摘要显示，本发明公开一种实体关系联合抽取方法、装置...