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Extracting chemical reactions from text using Snorkel

机译:使用Snorkel从文本中提取化学反应

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摘要

Overview of the Snorkel pipeline. First, users input a text corpus. Snorkel extracts relationships of interest by 1) detecting co-occurring entities (i.e., relationship candidates), 2) applying labeling functions to automatically label noisy training examples, and 3) training generative and discriminative machine learning models using the labeling functions and general features to predict which candidates are true relationships. The output is a binary prediction of a true relationship for each relationship candidate
机译:Snorkel管道概述。首先,用户输入文本语料库。 Snorkel通过1)检测共同出现的实体(即,关系候选者),2)应用标记功能自动标记嘈杂的训练示例以及3)使用标记功能和通用特征训练生成性和区分性机器学习模型来提取感兴趣的关系预测哪些候选人是真实的关系。输出是每个关系候选者的真实关系的二进制预测

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