实体关系抽取是自然语言处理领域的一个重要研究课题,用于从文本中抽取出实体之间的关系。近年来,随着大数据的发展,跨度关系抽取已成为一个新兴的研究方向。在这方面,已有一些相关的工作得到了广泛应用。本文将回顾这些相关工作,介绍它们使用不同数据集、不同特征、不同学习方法来实现跨度实体关系抽取的核心思想。此外,本文还将对当前存在的问题进行分析,并提出将来可能开展的相关方向。
1. 前人工作
近几年来,随着大数据时代到来,跨度实体关系抽取也开始成为一个重要课题。多数前人工作都是基于神经传递神...
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1. Entity Boundary Detection with Hierarchical Representations and Structured Attention (EMNLP 2018) 2. An Improved Neural Model for Entity Boundary Detection in Chinese Text (COLING 2018) 3. Multi-level Representation Learning for Entity Boundary Detection in Chinese Text (AAAI 2019) 4. Jointly Mod...<未完>点击进入
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最近,一篇名为《基于融合特征的实体关系抽取》的文章发表在了AAAI 2020会议上。该文章旨在提出一种新颖的实体关系抽取方法,来加强实体间的表达能力。该方法将多个特征进行融合,以提高实体关系抽取的准确性。在语义分析中,它使用字嵌入、语义分割、依存句法树和情感分析来对文本进行特征工程处理;而在图形处理中,它使用卷积神经网络对图像进行特征工程处理。最后,通过将所有特征融合起来作为输入数据,采用BiLSTM-CRF神经网络来识别和预测实体间的相互关联性。通过大量数据集上的测试(包含NYT、ACE2005、WebNLG以及Wikidata datasets ), 证明了所提出方法能够显著优于传 统方法...<未完>点击进入
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1. 领导支持:数字化转型是一个复杂的过程,需要有强大的领导力量来支持和促进。企业领导者必须认识到数字化转型的重要性,并将其作为企业发展战略的重要组成部分。 2. 资源供应:数字化转型是一项以人力、物力、财力为代价的巨大工程。企业需要充分考虑并投入相应的人员、物料、设备、时间及金钱等各方面的资源才能实现有效地数字化转型。 3. 技术升级:数字化不仅仅是一场信息变革,也是一场技术升级。企业必须适应市场变化,不断引入新技术来实现真正意义上的数字化升级。 4. 系统集成: 传统企业需要将原有IT体系中各部分集成到一体,使之形成完整而弹性的IT体系。这样才能使得各部门之间能够无障碍交流信息并实时...<未完>点击进入
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