他文書の予測を知識グラフに蓄積・利用する文書単位関係抽出

他の文書の情報を利用する手法としては，複数文従来の文書単位深層関係抽出では，文書を個別に書を同時に処理する手法[6]があるが，大量の計算処理しており，他の文書で予測した関係を利用できリソースが必要であり，また，他の文書の情報をていない．そこで，本研究では，再学習せずに予測データベースの知識と関連付けることもできない．時に他の文書で予測した関係を知識グラフに関連付また，半教師あり学習を用いた手法[7,8]では，他けることで，低コストに処理単位を超えて情報を共の文書の情報をモデルが考慮するために再学習が必有する文書単位の関係抽出を提案する．実験では生要である．物医学分野の文書単位関係抽出データセットであるそこで，本研究では関係抽出における，知識グラBioREDデータセットにおいて，他の文書で予測しフに関連付けられた他の文書で予測した関係によるた関係による関係予測への影響を確認した．影響の調査を目的に，再学習のコストなしに，予測時に他の文書で予測した関係を知識グラフに関連