基於神經網絡的實體識別和關係抽取聯合學習

引言 本文關注的任務是從無結構的文本中抽取實體以及實體之間的關係（實體 1-關係-實體 2，三元組），這裏的關係是我們預定義好的關係類型，例如下圖： 目前有兩大類方法，一種是使用流水線的方法（Pipelined Method）進行抽取：輸入一個句子，首先進行命名實體識別，然後對識別出來的實體進行兩兩組合，再進行關係分類，最後把存在實體關係的三元組作爲輸入。 流水線的方法存在的缺點有： 1. 錯誤傳

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