通俗讲解关系抽取的常见⽅法
信息抽取是NLP中⾮常重要的内容，⽽关系的抽取在知识图谱等领域应⽤⼴泛，也是⾮常基础的NLP任务，今天给⼤家介绍⼀下。望九之年
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关系提取是指从⽂本中提取语义关系，这种语义关系通常发⽣在两个或多个实体之间。这些关系可以是不同类型的。" Paris is in France "表⽰巴黎与法国之间的" is in "关系。这可以⽤三元组(Paris, is in, France)来表⽰。
信息抽取(Information Extraction, IE)是从⾃然语⾔⽂本中抽取结构化信息的领域。该领域⽤于各种NLP任务，如创建知识图、问答系统、⽂本摘要等。关系抽取本⾝就是IE的⼀个⼦域。
关系提取有五种不同的⽅法：
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1. 基于规则的关系提取
健康的饮食习惯英语2. 弱监督关系提取
3. 监督关系提取
4. 模糊监督关系提取
5. ⽆监督的关系提取
我们将在⼀个较⾼的层次上讨论所有这些问题，并讨论每个问题的优缺点。
基于规则的关系提取
许多实体的关系可以通过⼿⼯模式的⽅式来提取，寻找三元组(X,α,Y)，X是实体，α是实体之间的单词。⽐如，“Paris is in France”的例⼦中，α=“is”。这可以⽤正则表达式来提取。一班一品
句⼦中的命名实体
Snowball是⼀个相当古⽼的算法⽰例，它可以实现以下功能：
模糊监督的关系抽取⽅法：
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笃怎么读对于知识库中我们感兴趣的每个关系类型进⾏循环对于知识库中该关系的每个元组进⾏循环姚安娜母亲
