cs224u 基于远程监督的关系抽取（4）
评估
在开始构建模型之前，建立一个测量模型性能的测试工具。
数据切分
根据数据构建模型时，最好将数据划分为多个部分，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型。实际上，我们会划分为三部分:
- 测试集(1%)。在开发期间，划出一小块数据用于训练或测试数据通常是有用的。当然，通过对小数据集进行评估而获得的结果几乎是没有意义的，但是由于评估运行速度非常快，在代码迭代开发周期中清除bug，这是个好方法。
- 训练集(74%)。在开发期间和评估中使用大部分数据用于训练模型，可能需要更长的时间运行。
- 验证集(25%)。将使用dev切分作为测试数据，用于开发期间形成的评估。
这里切分数据集比其他NLP问题稍微复杂一些，因为我们同时拥有一个语料库和知识库。为了尽量减少训练数据到测试数据的信息泄漏，我们希望将语料库和知识库分开。为了最大化利用数据，我们尽可能紧密地对齐语料库分割和KB分割。在理想情况下，每个分割都有自己的实体，用于该分割的语料库将只包含提到这些实体的示例，用于该分割的知识库将只包含涉及这些实体的三元组。然而，这一理想情况在实践中并不能完全实现。为了尽可能接近，我们将按照这个计划: - 首先，我们将在一些KB三元组中切片作为主题出现的实体集。
- 然后，我们将根据它们的主题实体切片这组KB三元组。
- 最后