在开发定制的机器学习模型以使用WKS提取CV信息时,我们开始怀疑否定提及类特征的使用是否仅对模型产生影响(如果提及具有与另一个提及的关系)一个,之所以出现问题,是因为人们可以在无需创建关系的情况下将提及类从特定的(在第一个注释任务上分配的默认类)更改为否定,但是我们不知道这种使用否定提及类的方式很有用。
我们已经知道ML模型可以从肯定和否定示例中学习(不带注释地进行提及),否定提及类功能的使用会进一步改善模型的性能吗?我们之所以这样问,是因为,显然我们不知道WKS在后台如何详细工作。
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如您所知,以下答案已发布在社区论坛中。
否定提及类可用于注释缺少的提及 的东西。例如,“该地区没有警察在场” 可以用实体类型ORGANIZATION注释“警察”,但 提及NEG类。但是,另一种选择是不使用NEG和 而是将一种或多种实体类型用于措辞指示 否定,怀疑或除确定性以外的其他任何事物以及关系 用于将它们连接到它们所属的类型。所以可能有 否/否定适用于警察/组织等。