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实体关系抽取算是这两年比较火热的NLP任务之一，熟悉JayJay的同学们都知道，JayJay一直比较关心关系抽取的进展。 过去的2年，关系抽取的SOTA也一直被追逐赶超、不断
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PRGC是针对CasRel模型和TPLinker模型存在的问题进行改进的，上面也提到了CasRel由于关系冗余使得很多操作无效，它的subject-object对齐提取机制使其
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《原始论文： [A Novel Global Feature-Oriented Relational Triple Extraction Model based on Tabl
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(Zhong and Chen,ACL2020) 使用pipeline方法为实体检测和关系分类设置了两个独立的标签空间，并取得了SOTA。由于pipeline方法不能共享实体抽
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基础思路 关系抽取乍看之下是三元组 ( s , p , o ) (s,p,o) (s,p,o)（即subject, predicate, object)的抽取，但落到具
ゞ 浴缸里的玫瑰相关 NLP-信息抽取-三元组-联合抽取-TabelFilling-2020：TPLinker【解决SEO/EPO/SOO/曝露偏差/误差传播问题】【缺点：标注复杂度高，实体和关系没有进行很深的交互和关联】
信息抽取两大难题： 一、暴露偏差 二、实体重叠、关系重叠 联合抽取的结构化预测双头标注才能同时解决上述两个问题，百度的联合抽取的结构化预测但是序列标注，能解决暴露偏
Bertha 。相关 NLP（二十六）限定领域的三元组抽取的一次尝试
本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试。由于该比赛早已结束，笔者当时也没有参加这个比赛，因此没有测评成绩，我们也只能拿到训练集和验证集。
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