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陈立伟；冯燕松；黄松芳；罗炳峰；赵东燕

为关系提取编码隐式关系需求：一种联合推理方法。 （英语） Zbl 1478.68364号

Artif公司。智力。 265, 45-66 (2018).
摘要：关系抽取是识别实体之间预定义关系的任务，在信息抽取、知识库构建、问答等方面起着至关重要的作用。现有的大多数关系抽取器都会对每个实体对进行局部和单独的预测，而忽略了不同实体对和知识库中可用的隐式全局线索，这往往导致不同实体对的局部预测之间发生冲突。本文提出了一个联合推理框架，利用这种全局线索来解决局部预测之间的分歧。我们利用两种线索来生成约束，这些约束可以捕获关系的隐式类型和基数要求。这些约束可以以硬方式或软方式进行检查，这两种方式都可以在整数线性规划公式中进行有效的探索。在英文和中文数据集上的实验结果表明，我们提出的框架可以有效地利用这两类全局线索，解决局部预测之间的分歧，从而改进了适用于数据集的各种关系提取器。我们的实验还表明，从现有知识库中自动学习的线索的性能与人类提炼的线索相当或更好。

MSC公司：

68立方英尺 知识表示
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

关系提取；联合推断；知识库；整数线性规划

软件：

DBpedia（数据库）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Chen}等人，Artif。智力。265、45-66（2018年；Zbl 1478.68364）
全文： 内政部 arXiv公司

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