Vi presenterar en inkrementell gemensam ram för att samtidigt extrahera enhet nämner och relationer med hjälp av strukturerad perceptron med effektiv strålsökning. En segmentbaserad dekoder baserad på idén om semi-Markov-kedja antas till det nya ramverket i stället för traditionell token-baserad märkning. Dessutom, genom den inexakta sökningen, utvecklade vi ett antal nya och effektiva globala funktioner som mjuka begränsningar för att fånga det ömsesidiga beroendet mellan entitet nämner och relationer. Experiment på automatisk innehållsextraktion (ACE) 1 corpora visar att vår gemensamma modell avsevärt överträffar en stark piped baslinje, som uppnår bättre prestanda än det bäst rapporterade end-to-end-systemet.
Li och Ji REF presenterade ett stegvist gemensamt ramverk för att samtidigt extrahera företag nämner och relationer med hjälp av strukturerad perceptron med effektiv strålsökning.
Incremental Joint Extraction of Entity Mentions and Relations
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}