为什么我给的简单句子，大部分都提取不出三元组，比如图中的例子。

[XuZhen001]

[lemonhu]

目前只能保证7种DSNF范式，而且这个前提是依存句法正确得到解析。

[XuZhen001]

这个跟词典有关系吗，resource里面只提供了法律方面的词典，加个通用词典效果会好一点吗？

[XuZhen001]

这个为什么都提不了呢，这个不是标准的“n-v-n”结构吗？谢谢解答

[lemonhu]

添加用户词典，只是有助于分词这一步。

建立关系的候选实体集合为{'ns', 'ni', 'nh', 'nz', 'j'}，可见entity_combine.py。

[XuZhen001]

好的，非常感谢，那么你觉得怎么改进呢，比如可以识别更多句法什么的，要大致怎么改呢？

[lemonhu]

这份工作的贡献就是基于依存句法制定抽取范式，我认为可以从以下两个方面提高：

1. 制定更多的抽取范式，而范式的制定需要较深的语言学知识，当然规则的复杂性可能会随之增加。
2. 实际测试中，长句子的依存句法解析依然比较困难，可以尝试解决长句子的依存解析不准的问题。

[XuZhen001]

好的，非常感谢

[sssdjj]

用自己训练的命名实体识别+结巴分词能优化很多大准确率，谢谢作者的贡献

[Bernard-Yang]

用自己训练的命名实体识别+结巴分词能优化很多大准确率，谢谢作者的贡献

您好，可以请教下具体怎么改进的吗

[tianyunzhe]

用自己训练的命名实体识别+结巴分词能优化很多大准确率，谢谢作者的贡献

是嘛，我目前从分词，词性标注，命名实体识别，依存分析还是清一色的LTP。

[onion0925]

用自己训练的命名实体识别+结巴分词能优化很多大准确率，谢谢作者的贡献

您好，想问一下怎样可以训练自己的数据。