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持续关系提取
Continual Relation Extraction (CRE) 是自然语言处理领域的一项重要任务,旨在使模型在不断学习新关系的同时,保持对已有关系的准确分类。与传统关系抽取相比,CRE 强调持续学习能力,能够适应不断变化的数据环境,提高模型的泛化能力和实用性,广泛应用于知识图谱构建、信息抽取和语义理解等场景。
暂无数据
该任务下暂无可用的基准测试数据
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Continual Relation Extraction (CRE) 是自然语言处理领域的一项重要任务,旨在使模型在不断学习新关系的同时,保持对已有关系的准确分类。与传统关系抽取相比,CRE 强调持续学习能力,能够适应不断变化的数据环境,提高模型的泛化能力和实用性,广泛应用于知识图谱构建、信息抽取和语义理解等场景。
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Continual Relation Extraction (CRE) 是自然语言处理领域的一项重要任务,旨在使模型在不断学习新关系的同时,保持对已有关系的准确分类。与传统关系抽取相比,CRE 强调持续学习能力,能够适应不断变化的数据环境,提高模型的泛化能力和实用性,广泛应用于知识图谱构建、信息抽取和语义理解等场景。