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关系分类模型#xff1a;对给定的实体对在给定句子中预测其关系类型。两阶段#xff08;RC#xff09;
关系抽取模型#xff1a;从句子中识别出所有潜在实体对#xff0c;并为其预测关系类型。一阶段#xff08;NERRE#xff09; 训练/预测阶段输入输出数据不…目标不同
关系分类模型对给定的实体对在给定句子中预测其关系类型。两阶段RC
关系抽取模型从句子中识别出所有潜在实体对并为其预测关系类型。一阶段NERRE 训练/预测阶段输入输出数据不同
关系分类模型
训练阶段
训练
输入句子 实体对| 句子苹果公司总部位于加州库比蒂诺| 实体对(苹果公司, 加州库比蒂诺)| 标注真实关系标签位于
输出模型预测关系位于
预测阶段
预测
输入句子 实体对| 句子苹果公司总部位于加州库比蒂诺| 实体对(苹果公司, 加州库比蒂诺)
输出模型预测关系位于关系抽取模型
训练阶段
输入句子乔布斯是苹果公司的创始人标注真实集合实体集合{乔布斯: 人物, 苹果公司: 组织}关系集合{(乔布斯, 创立, 苹果公司)}输出模型生成实体集合{乔布斯: 人物, 苹果公司: 组织}关系集合{(乔布斯, 创立, 苹果公司)}预测阶段
输入句子乔布斯是苹果公司的创始人输出预测的实体集合{乔布斯: 人物, 苹果公司: 组织}预测的关系集合{(乔布斯, 创立, 苹果公司)}关系分类模型和关系抽取模型在训练时使用的数据集有何不同
关系分类模型和关系抽取模型在训练时使用的数据集是不同的因为它们的任务目标和方法逻辑不同。以下是两者在数据集格式和内容上的主要区别 1. 关系分类模型的数据集
目标从给定的句子和实体对中预测其关系类型。
数据集格式
每条数据是一个三元组包括句子、实体对和关系标签。 内容 句子单个句子包含明确的上下文。实体对两个实体通常以 (实体1, 实体2) 的形式表示。关系标签从一个固定的关系集合中选择一个标签。 示例 数据
- 句子乔布斯是苹果公司的创始人。
- 实体对(乔布斯, 苹果公司)
- 关系标签创立特点
数据中的实体对是已知的无需模型检测。每个句子只针对特定的实体对预测关系。需要提供明确的关系标签集合。 2. 关系抽取模型的数据集
目标从一个句子中同时识别所有的实体和它们之间的关系。
数据集格式
每条数据是一个整体标注包括句子、实体集合和关系集合。 内容 句子一个包含多个实体及其潜在关系的句子。实体集合多个实体及其类别通常以 {实体: 类别} 的形式表示。关系集合所有可能的实体对及其关系通常以 {(实体1, 关系, 实体2)} 的形式表示。 示例 数据
- 句子乔布斯是苹果公司的创始人。
- 实体集合{乔布斯: 人物, 苹果公司: 组织}
- 关系集合{(乔布斯, 创立, 苹果公司)}特点
不提前提供实体对需要模型自己识别所有实体及其类别。多对多关系每个句子可能包含多个实体和多个关系。输出的关系标签是针对完整关系集合的预测。 3. 数据集的差异总结
维度关系分类模型关系抽取模型句子必须提供必须提供实体已标注的特定实体对模型需识别所有实体关系单一关系标签关系集合标注粒度针对单对实体针对整句话多样性每个数据实例仅对应一个实体对和一个关系每个数据实例可能包含多个实体和关系 4. 应用场景的影响
关系分类模型适用于场景 输入的实体对已明确模型只需专注于关系预测。数据集中实体对已事先标注好。任务目标明确单关系分类足够。关系抽取模型适用于场景 输入中实体对不明确需要从文本中检测所有可能的实体。输入句子可能包含多个实体对和关系需要整体预测。 关系分类和关系抽取的数据集
模型分数SOTA排名
各个数据集的各个模型最新排名-SOTARelation Extraction | Papers With Code 关系分类模型的数据集
SemEval-2010 Task-8这个数据集主要用于关系分类它包含了多个预定义的关系类别模型需要识别实体对之间的关系。9 种有向关系 1 种无关系总共 10 种关系ACE 2005这个数据集也用于关系分类它包含了实体和它们之间的关系需要模型识别实体对之间的关系类型。7种关系类型
关系抽取模型的数据集
DocRED这是一个用于文档级别的关系抽取的数据集它包含了多个句子每个句子中可能包含多个实体和关系需要模型识别实体及其关系。96 种关系类型TACRED这个数据集用于关系抽取它包含了句子和实体对以及它们之间的关系需要模型识别实体的边界和关系。41 种关系CoNLL04这个数据集主要用于命名实体识别但它也包含了关系抽取的任务需要模型识别实体和它们之间的关系。Adverse Drug Events (ADE) Corpus这个数据集用于药物不良反应事件的抽取需要模型识别实体如药物和不良反应及其关系。WebNLG这个数据集用于生成任务但它也包含了关系抽取的元素需要模型识别实体和它们之间的关系。ChemProt这个数据集用于化学蛋白质交互作用的抽取需要模型识别实体如化学物质和蛋白质及其关系。NYT11-HRL这个数据集用于从纽约时报文章中抽取人物和组织的关系需要模型识别实体及其关系。53种关系类型ACE 2004这个数据集用于实体识别和关系抽取需要模型识别实体的边界和它们之间的关系。
总结
大致分类如上注意某些数据集可能同时包含关系分类和关系抽取的任务。 关系分类模型关系类型通常较少10~50 种适合精确分类。关系抽取模型关系类型通常更多50~100适合开放环境的关系挖掘。如领域数据集
