现在关系抽取主要用语法做还是用什么？

在决定是直接使用结构匹配进行提取，还是构建数据集来训练模型进行分类时，您需要考虑以下几个关键因素：

1. 任务需求与数据特性：

   • 如果您的图片或数据具有明确的结构特征，且这些特征可以直接通过规则或简单算法识别（例如，固定格式的文档解析），结构匹配可能更为高效和直接。
   • 若数据领域特定，标准数据集如ImageNet-1K无法覆盖您的分类需求，或者您需要高度定制化的分类结果，那么构建专属数据集并训练模型将是更优选择。

2. 资源与时间成本：

   • 结构匹配通常实施较快，对计算资源要求较低，适合快速部署的场景。
   • 训练模型则涉及数据收集、清洗、标注，以及模型训练、调优等多步骤，耗时较长且需一定计算资源，但能获得针对特定任务优化的高性能模型。

3. 模型泛化能力：

   • 预训练模型微调（如cv_vit-base_image-classification_ImageNet-labels模型微调）可以利用预训练知识，提升在新领域的泛化性能，尤其适用于有少量特定领域标签数据的情况。

4. 灵活性与可扩展性：

   • 自定义训练模型提供了高度灵活性，随着数据集的丰富和业务需求的变化，模型可以通过持续训练和优化不断进化，适应更多样化的分类任务。

综上所述，如果您的应用场景中数据结构简单、规则明确，且追求快速解决方案，结构匹配可能是合适的方法。而面对复杂、特定领域分类需求，或期望长期迭代优化模型效果时，建议采取构建数据集并训练模型的策略。