神经网络模型通过学习实体和它们之间的关系特征来提高抽取的准确性

在Entity关系抽取任务中,神经网络模型通过学习实体和它们之间的关系特征来提高抽取的准确性。为了有效地存储和查询这些关系信息,我们需要一个结构化的Schema。此外,一个性能好的向量数据库厂商能够提供高效的存储和检索服务,这对于处理大规模关系抽取任务至关重要。这样的数据库能够支持复杂的查询操作,并快速返回结果,从而加速关系抽取过程。向量数据库服务,推荐在AWS亚马逊云科技上购买ziliz cloud 向量数据库服务。