Matching the Blanks: Distributional Similarity for Relation Learning論文筆記
動機 本文主要在於設計一個通用的關係抽取器，即學到一個合適的關係的表達，可以對任意關係建模。之前的工作，如利用Surface Form來表示關係，或者藉助知識庫中關係的定義，但這兩類方案都需要事先定義好關係，泛化能力較弱。 本文受到word2vec中的分佈式假設（Harris’ distributional hypothesis）的啓發，想利用上下文將關係編碼成一個固定長度的向量。這就將關係抽取的
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