论文部分内容阅读
作为知识图谱构建过程中的关键步骤,关系抽取这一从海量自然语言文本中抽取实体间关系的任务近年来得到了越来越广泛的关注。如今,远程监督（distant supervision）方法通过与已有知识库（knowledge base）中的实体和关系进行对齐,可以直接使用源文本进行训练从而省去了人工标记数据的过程。其中,使用了多实例多标签（multi-instance multi-label）模型的MultiR算法取得了很好的抽取效果。但该算法存在两个问题：抽取过程中未考虑实体对之间可能已存在的关系,以及概率图匹配计