知识图谱关系抽取文献解析
本文档聚焦知识图谱的关系抽取，通过4篇重要文献深入探讨这一领域的最新进展，包括Distant Supervision方法和深度学习的应用，确保读者理解关系抽取的现状和技术挑战。涉及概念包括监督学习、半监督学习、非监督学习、实体、关系、实例和多实例学习等。
主要有4篇知识图谱之关系抽取的文献，可以保证看了这篇博客，对关系抽取的前世今生／state of art都会非常清楚。
《Distant supervision for relation extraction without labeled data》
《Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks》
《Reinforcement Learning for Relation Classification from Noisy Data》
《DSGAN: Generative Adversarial Training for Distant Supervision Relation Extraction》
包含的基础知识：知识抽取的监督学习／半监督学习／非监督学习，关系（relation），实体（entity），实例（instance），多实例学习（multi-instance-learning），精确率（Precision）和召回率（recall）。
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
7045
到【灌水乐园】发言
