Label: Sentences are automatically

Label: Sentences are automatically labeled with extractions using heuristics or distant supervision.
Learn: A relation phrase extractor is learned using a sequence-labeling graphical model (e.g., CRF)
Extract: the system takes a sentence as input, identifies a candidate pair of NP arguments (Arg1, Arg2) from the sentence, and then uses the learned extractor to label each word between the two arguments as part of the relation phrase or not

Kết quả (Việt) 1:

Nhãn: Câu được tự động gắn nhổ bằng cách sử dụng chẩn đoán hoặc giám sát từ xa.Tìm hiểu: Một vắt cụm từ mối quan hệ đã học bằng cách sử dụng một trình tự ghi nhãn đồ họa mô hình (ví dụ: CRF)Chiết xuất: Hệ thống sẽ đưa một câu như đầu vào, xác định một cặp ứng cử viên của các đối số NP (đối_số1, đối_số2) từ câu và sau đó sử dụng extractor học để nhãn mỗi từ giữa hai đối số như là một phần của cụm từ mối quan hệ hay không

Kết quả (Việt) 2:

Nhãn: Câu được tự động dán nhãn với nhổ sử dụng chẩn đoán hoặc giám sát từ xa.
Tìm hiểu: Một cụm từ liên quan vắt là học được cách sử dụng một mô hình đồ trình tự ghi nhãn (ví dụ, CRF)
Extract: hệ thống có một câu như đầu vào, xác định một cặp ứng cử viên của NP đối số (arg1, arg2) từ câu, và sau đó sử dụng vắt học để dán nhãn cho mỗi từ giữa hai đối số như là một phần của cụm từ liên quan hay không