我正在尝试训练自己的NamedEntityRecognizer和RelationExtractor。我管理了NER模型，但与RelationExtractor的集成有点棘手。我得到了正确的NamedEntityTag s，但是RelationMention找到的NamedEntity只有一个版本，没有额外的[Text=President CharacterOffsetBegin=10 CharacterOffsetEnd=19 PartOfSpeech=NNP Lemma=President NamedEntityTag=PRESIDENT]
[Text=Nixon CharacterOffsetBegin=20 CharacterOffsetEnd=25 PartOfSpeech=NNP Lemma=Nixon NamedEntityTag=PRESIDENT]
Extracted the following MachineReading relation mentions:
RelationMention [type=Live_In, start=0, end=4, {Live_In, 0.3719730539322602; OrgBased_In, 0.22490833335685645; _NR, 0.17474696244295865; Work_For, 0.11754788838692569; Located_In, 0.11082376188099895}
EntityMention [type=O, objectId=EntityMention-2, hstart=3, hend=4, estart=2, eend=4, headPosition=3, value="Nixon", corefID=-1]
EntityMention [type=LOCATION, objectId=EntityMention-1, hstart=0, hend=1, estart=0, eend=1, headPosition=0, value="America", corefID=-1]
]
而不是默认版本。我收到了输入文字：
美国总统尼克松通过了一项新法律。
我得到了以下输出：
Task run = new Task(JSON.parse(message));
service.execute(new TestWrapperThread(getChannel(),run,envelope.getDeliveryTag()));
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您可以将EntityMention中的文本与NamedEntityTag中的NamedEntityText值进行匹配。