三部分相关实体未通过句子明确指出

Question

如何训练Watson Knowledge Studio机器学习注释器，以识别不属于正确句子的教育信息。例如，两个要点。如何构建一个类型系统来识别实体而不会将它们分开？我考虑过使用关系注释，但是根据官方文档的关系类型，只有在句子明确提到关系时才应注释。例如“Mary for IBM”是就业关系类型的一个例子。 （玛丽雇佣了IBM）然而，他们自己的视频显示他们注释“福特F-150”具有制造关系，即使该句子没有明确说明这种关系。例如，“福特F-150发射了一根灯杆。” （F-150由Ford制造）

这是我正在使用的文字：

• B.A。，纽约城市大学，1995
• M.A.，纽约大学，1997
• 哥伦比亚大学博士，1999年

我可以用学位，学校和毕业年份来注释这些实体，但我最终会回到“1995”，“1997”，“1999”“BA”，“纽约城市大学”，“哥伦比亚大学” “，”MA“，”纽约大学“，”博士“;一个我无法合作的混乱，因为我不知道什么程度属于哪个学位属于毕业年份。

Answer 1

对于包含两个要点的表达式，使用基于字典的Tokenizer可以提高检测句子的准确性，因为它们可以与WKS一起使用。 https://console.bluemix.net/docs/services/knowledge-studio/create-project.html#wks_tokenizer

我将您的示例文本导入WKS并检查了标记化的结果，然后将表达式分成3个句子。 在这种情况下，您可以注释学位，学校和毕业年份之间的关系。