关系抽取流程图

关系抽取流程图通常包括以下几个步骤：首先，对输入的文本进行预处理，包括分词、去除停用词等；然后，使用预训练模型（如BERT）对文本进行编码，将文本转换为向量表示；接下来，根据任务需求选择合适的关系分类器（如SVM、决策树等），并使用训练数据集对其进行训练；在训练完成后，使用测试数据集对关系分类器进行评估，计算准确率、召回率等指标；最后，将关系分类器应用于实际场景中的关系抽取任务。整个过程涉及到多个环节和技术，旨在从大量文本数据中准确地识别出实体之间的语义关系。