Извлечение отношений

Извлечение взаимосвязи Основы извлечения связей Извлечение связей включает обнаружение и классификацию семантических связей в текстах и XML-документах.  Задача похожа на […]

Извлечение взаимосвязи

  • Основы извлечения связей

    • Извлечение связей включает обнаружение и классификацию семантических связей в текстах и XML-документах. 
    • Задача похожа на извлечение информации, но требует устранения неоднозначности и извлечения множества связей. 
  • Концепция и применение

    • Концепция была представлена в 1998 году и фокусируется на бинарных отношениях. 
    • Применение включает извлечение связей между генами и заболеваниями, взаимодействие белок-белок и другие области. 
  • Современные подходы

    • Используются технологии машинного обучения для классификации связей. 
    • Never-Ending Language Learning — система семантического машинного обучения для извлечения связей из открытых сетей. 
  • Методы извлечения связей

    • Включают извлечение связей на основе текста и изучение структуры для выявления отношений. 
    • Использование онтологий предметной области и визуальное обнаружение связей в таблицах данных. 
  • Ограничения и новые подходы

    • Структурированные ресурсы, такие как словари и онтологии, породили новые подходы, основанные на знаниях из Интернета. 
    • ARCHILES использует Википедию и поисковые системы для построения облегченных онтологий. 
  • Форматы представления данных

    • Отношения могут быть представлены в различных формализмах, включая RDF. 
  • Наборы данных и сравнительный анализ

    • Созданы наборы данных для сравнительного анализа методов извлечения связей, включая DocRED на английском языке. 
  • Дополнительные области

    • Упоминаются смежные области, такие как текстовая аналитика, семантическая аналитика и извлечение информации. 

Полный текст статьи:

Извлечение отношений — Википедия

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх