Извлечение событий против извлечения N-арных отношений

В чем разница между событием и n-арным отношением?

Я пытаюсь провести различие между ними и в конечном итоге сосредоточиться на задаче извлечения. Например, из приведенного предложения:

Peter completed B.Sc. in physics from Boston University.

Извлеченное n-арное отношение:

r(Peter, B.Sc., physics, Boston University)

(Предполагая, что объекты уже помечены)

Для решения проблемы извлечения событий у нас есть такие наборы данных, как ACE 2005 корпуса извлечения событий. Однако я не встретил ни одного корпуса для извлечения n-арных отношений. Кто-нибудь знает о каком-либо таком корпусе, который может облегчить извлечение n-арных отношений?


nlp stanford-nlp information-extraction opennlp
person Viper    schedule 12.02.2017    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Как только вы получите свои сущности из своего текста с помощью таких библиотек, как opennlp и stanfordnlp, вам нужно добавить их в свой словарный запас, как это было сделано здесь. Их план состоял в том, чтобы создать предлагаемый словарь для описания того, что класс представляет n-мерное отношение, и для определения отображений между n-мерными отношениями в RDF, OWL и других языках.

Они рассмотрели множество атрибутов для описания отношения.

они использовали пустые узлы в RDF для представления экземпляров отношения.

:Christine
      a       :Person ;
      :has_diagnosis _:Diagnosis_Relation_1 .

:_Diagnosis_relation_1
      a       :Diagnosis_Relation ;
      :diagnosis_probability :HIGH;
      :diagnosis_value :Breast_Tumor_Christine .

аналогично вы можете сделать

:Peter
      a       :Person ;
      :has_degree _:Degree_1 .

:_Degree_1
      a       :Degree ;
      :degree_name :B.Sc;
      :degree_value :Physics;
      :degree_place :Boston_University .

Следуйте этим, чтобы получить некоторое представление.

Надеюсь это поможет!

person iamgr007    schedule 12.02.2017