Relation

【论文解读】A Frustratingly Easy Approach for Entity and Relation Extraction

Abstract 对于实体识别和关系抽取的联合任务，大多数使用结构化预测模型或共享参数。而作者使用一个简单的流水线模型实现。方法使用两个独立的编码器，关系抽取的输入仅仅是实体识别的结果。通过实验，验证了学习实体和关系的不同上下文表示

论文 easy Frustratingly Approach Relation

admin 4月前

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标题：PRGC：基于潜在关系和全局对应的联合关系三元组抽取摘要联合抽取实体和关系的局限性：关系预测的冗余性，基于span抽取泛化能力差和效率低本文从新角

global Correspondence Relation PRGC potential

admin 8月前

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https:arxivpdf2106.09895 先指出TPLinker存在的问题：为了避免曝光偏差，它利用了相当复杂的解码器，导致了稀疏的标签，关系冗余，基于span的提取能力差作者提出新的模型，包括三部分： Potentia

论文 Relation global potential Correspondence

admin 2025-1-31

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目录摘要： 1 绪论 2 相关工作 3 方法 3.1 问题定义 3.2 PRGC编码器 3.3 PRGC解码器 3.3.1 潜在关系预测 3.3.2 特定关系的序列标记 3.3.3 全局对应 3.

论文 potential Relation global PRGC

admin 2025-1-31

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PRGC: Potential Relation and Global Correspondence Based Joint Relational Triple Extraction 深圳大学电子信息工程学院 | ACL 2021 | 原

实体关系论文 potential Relation

admin 2025-1-31

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PRGC: Potential Relation and Global Correspondence Based Joint Relational Triple Extraction PRGC：基于潜在关系和全局对应

global Correspondence Relation PRGC potential

admin 2025-1-31

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Relation

admin 2023-6-17

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