【知识图谱】关系抽取

已于 2022-04-22 17:23:50 修改
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分类专栏： 知识图谱 文章标签： 知识图谱 人工智能
于 2021-11-07 17:22:08 首次发布
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关系抽取是自动识别文本中实体间的关系，包括传统方法如基于特征向量、核函数和神经网络，以及现代方法如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和LSTM。CNN和RNN在处理文本序列数据时能捕获局部和全局特征，尤其适用于处理句子级别的信息。LSTM解决了RNN的梯度消失或爆炸问题，适用于处理长距离依赖。此外，还探讨了开放域关系抽取的挑战和方法，包括开放信息抽取（Open IE）和知识监督抽取。

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知识图谱-关系抽取

关系抽取任务定义

在这里插入图片描述

实体间关系抽取的定义

Alexander Schutz等人认为关系抽取是自动识别由一对概念和联系这对概念的关系构成的相关三元组。

  • Example1: 比尔盖茨是微软的CEO
    • CEO(比尔盖茨, 微软)
  • Example2: CMU坐落于匹兹堡
    • Located-in(CMU, 匹兹堡)
  • 高阶关系：Michael Jordan获得1997/98赛季的MVP
    - Award(Michael Jordan, 1997/98赛季, MVP)

网络文本信息结构

结构化数据（Infobox）

  • 置信度高
  • 规模小
  • 缺乏个性化的属性信息

半结构化数据

  • 置信度较高
  • 规模较大
  • 个性化的信息
  • 形式多样
  • 含有噪声

纯文本

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