知識圖譜中傳統關係抽取方法

目前主要採用統計機器學習的方法，將關係實例轉換成高 維空間中的特徵向量或直接用離散結構來表示，在標註語 料庫上訓練生成分類模型，然後再識別實體間關係  基於特徵向量方法 最大熵模型(Kambhatla 2004)和支持向量機 (Zhao et al., 2005；Zhou et al., 2005; Jiang et al., 2007)等 主要問題： 如何獲取各種有效的詞法、句法、語義等特徵，

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