Relation extrahering är uppgiften att identifiera fördefinierat förhållande mellan enheter, och spelar en viktig roll i informationsutvinning, kunskapsbaskonstruktion, frågesvar och så vidare. De flesta befintliga relationsextraktorer gör förutsägelser för varje enhet par lokalt och individuellt, samtidigt ignorera implicita globala ledtrådar tillgängliga mellan olika entitet par och i kunskapsbasen, vilket ofta leder till konflikter mellan lokala förutsägelser från olika entitet par. I detta dokument föreslås en gemensam inferensram som använder sådana globala ledtrådar för att lösa meningsskiljaktigheter mellan lokala förutsägelser. Vi utnyttjar två typer av ledtrådar för att generera begränsningar som kan fånga implicita typ och kardinalitet krav av en relation. Dessa begränsningar kan undersökas i antingen hård stil eller mjuk stil, som båda kan undersökas effektivt i ett heltal linjär program formulering. Experimentella resultat på både engelska och kinesiska datauppsättningar visar att vårt föreslagna ramverk effektivt kan utnyttja dessa två kategorier av globala ledtrådar och lösa meningsskiljaktigheterna mellan lokala förutsägelser, vilket förbättrar olika relationsextraktorer när sådana ledtrådar är tillämpliga på datauppsättningarna. Våra experiment visar också att ledtrådarna från befintliga kunskapsbaser automatiskt fungerar i jämförelse med eller bättre än de som förfinas av människan.
Chen och Al. I REF föreslogs en gemensam slutledningsram som använder sådana globala ledtrådar för att lösa meningsskiljaktigheter mellan lokala förutsägelser.
Encoding Implicit Relation Requirements for Relation Extraction: A Joint Inference Approach
{'venue': 'https://doi.org/10.1016/j.artint.2018.08.004', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}