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    Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Tagging Scheme

    语音识别与语义处理领域
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    • 175****1239
      175****1239 last edited by

      在这里插入图片描述

      Abstract

      本文将联合提取任务转化为标记问题,将其建模为三元组问题,无需分别识别实体和关系。

      Model

      The Tagging Scheme在这里插入图片描述

      如图所示:"CP"表示“Country-President”的简称,“CF”表示"Company-Founder"的简称
      买个单词都被分配一个标签,用于提取BIOES编码,标签由三部分组成:实体中的单词位置,关系类型,关系角色

      • 关系类型是预定义的,实体在关系角色信息由数字1,2表示(Entity1, Relation Type, Entity2)
      • 特殊标签标注:“United”这个词是“United States”实体的第一个词,与“Country-President”关系有关,所以它的标签时“B-CP-1”

      From Tag Sequence to Extracted Results(从标记序列到提取结果)

      如果一个句子中包含两个或多个相同关系类型的三元组,本文将每两个元素按照最接近的原则组合成一个三元组

      The End-to-end Model

      在这里插入图片描述

      启示

      1. 比较老的论文,主要的工作是把任务变成了BIOES标注问题,还是牛啊
      1 Reply Last reply Reply Quote 1
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