【信息抽取】如何使用BERT进行关系抽取

事物、概念之间的关系是人类知识中非常重要的一个部分，但是他们通常隐藏在海量的非结构文本中。为了从文本中抽取这些关系事实，从早期的模式匹配到近年的神经网络，大量的研究在多年前就已经展开。 然而，随着互联网的爆炸发展，人类的知识也随之飞速的增长，因而对关系抽取（Relation Extraction, RE）提出了更高的要求，需要一个有效的RE系统，能够利用更多的数据；有效的获取更多的关系；高效的处理

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