基于表示学习方法的异源监督关系抽取方法

搬运自本人知识图谱与大数据公众号，这是一篇 2018-04-17的文章，可能已过时，仅供参考，更多内容关注公众号或者访问从今天开始种树。 发展 有监督学习–概念学习 无监督学习–聚类 远程监督–将已有知识库对应到非结构化数据中生成大量训练数据，训练关系抽取器 （人工标注耗时耗力；种子或人工定义的模板经过若干迭代产生语义漂移/错误传递；特定领域远程监督能覆盖的<25%） 问题 海量数据下多来源（已有

>>阅读原文<<