1）pnf模型是一种特殊的机器学习算法，它可以根据输入数据中的不同特征来进行分区。它可以自动学习出输入数据之间的关系，并能够在未知情况下进行预测。
2）预训练模型是一种已经通过大量数据训练而成的机器学习模型，它只能处理固定的特征集合。而pnf则不同，它可以根据不同的特征集来分区。因此使用pnf分区时不需要使用预训练的模型。...
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模型进行比较Partitioned Filtering Network (PNF) model for entity relation extraction can be compared with the following active models: 1. Markov Logic Networks (MLN) 2. Conditional Random Fields (CRF) 3. Graphical Models (GM) 4. Recurrent Neural Networks (RNNs) 5. Long Short-Term Memory networks (LST...<未完>点击进入
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可以免费使用的实体抽取工具结合起来使用1. Stanza：Stanza是一个开源的Python库，可以帮助开发人员实现自然语言处理（NLP）和机器学习任务。它通过分区过滤网络来帮助开发人员识别文本中的实体并将其映射到相应的数据集。 2. spaCy：spaCy是一个Python库，旨在提供高性能、易于使用的自然语言处理工具。spaCy可以与分区过滤网络相结合来帮助开发人员快速识别文本中的实体并抽取出相应信息。 3. OpenIE5：OpenIE5是一个开放式信息抽取工具，旨在帮助开发人员快速从文本中识别出实体之间的关系。OpenIE5也能够与分区过滤网络相集成来识别出文本中隐含的实体之间的静态...<未完>点击进入
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1. 《Entity Relation Extraction with Graph Neural Networks》（https://arxiv.org/abs/1711.05486） 2. 《Neural Relation Extraction with Selective Attention over Instances》（https://www.aclweb.org/anthology/P16-1231） 3. 《Neural Relation Extraction with Multi-level Attention》（https://www.aclweb.org/antholog...<未完>点击进入
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