精华内容
下载资源
问答
  • 行业分类-物理装置-文本实体关系抽取方法和模型训练方法.zip
  • 实体抽取主要任务就是给定一段文本,从中抽取出实体类单词,实体类单词如人名、地名、组织名、时间等名词性单词,在具体的代码实现中,我们都是事先定义抽取哪几类实体单词,这个根据具体的训练数据集而定,比如人民...

    实体抽取

    实体抽取主要任务就是给定一段文本,从中抽取出实体类单词,实体类单词如人名、地名、组织名、时间等名词性单词,在具体的代码实现中,我们都是事先定义抽取哪几类实体单词,这个根据具体的训练数据集而定,比如人民日报数据集中,定义了人名、地点名、组织名三类实体,在模型训练完成之后,我们的任务就是对输入的句子进行三类实体单词的抽取,并识别出单词具体属于那一类实体。在这里插入图片描述
    通过上面的介绍,我们会发现这个任务就是一个分类任务,对于中文,在代码实现上,我们是对每个字进行分类。

    只有一个词才属于一个实体类别,一个字怎么分类呢。首先我们要对文本中每个字进行标注,标注法有BIO、BMEO等标注法。BIO标注法中,B代表每个实体类单词的开始字,I代表此实体的其它字部分,O代表非实体字部分,这样每个字就可以进行分类了。

    示例如下:

    我  O
    爱  O
    北  B
    京  I
    天  I
    安  I
    门  I
    。  O
    

    但这样无法区分每个单词具体属于哪个实体,所以通常我们标注时会更加具体一点,如下:

    我  O
    爱  O
    北  B-LOC
    京  I-LOC
    天  I-LOC
    安  I-LOC
    门  I-LOC
    。  O
    

    这样就表明这个词属于地点类实体。

    实现思路

    既然是分类问题,并且是文本数据,我们可能首先会采用RNN网络后接softmax层来进行分类,模型结构如下图所示:
    在这里插入图片描述
    :若文本数据输入不熟悉,可参考句子文本数据如何作为深度学习模型的输入

    此种方法能得到一定准确率,但未考虑一个问题,当某一个字被分为某一类时一定概率上会基于前一个字被分为哪一类,比如类别B-PER后被分为I-LOC类的概率明显很小。

    而CRF(条件随机场)就会具备这个功能。在代码实现上,会有一个转移(transition)矩阵,如下图所示:
    在这里插入图片描述
    START为句子开始标签,END为句子结束标签。

    令此矩阵为 t r a n tran tran t r a n [ i ] [ j ] tran[i][j] tran[i][j]代表第i个标签之后为第j个标签的概率。此转移矩阵值作为模型参数,首先会被随机初始化,然后进行训练优化。

    有了转移矩阵后,最终标注方法为:首先通过排列组合的方式获取每种标注序列的得分,取最大标注序列得分为最终结果,若句子长度为m,共有n种标注类型,此种做法就要计算 n m n^{m} nm种标注序列得分。在具体实现时,是采用动态规划算法——维特比算法进行计算的。 转移矩阵发挥的作用就是,对每组标注序列得分,除每个标注自身得分外,提供标签转移过程中的转移加分。BiLstm-Crf模型结构如下图:
    在这里插入图片描述
    参考代码: https://github.com/buppt/ChineseNER

    参考文献

    Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging-2015
    https://www.cnblogs.com/ltolstar/p/11975937.html
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/97676647

    展开全文
  • 人工智能-自然语言处理(NLP)-应用场景:知识抽取/信息抽取(Information Extraction)

    知识抽取涉及的“知识”通常是 清楚的、事实性的信息,这些信息来自不同的来源和结构,而对不同数据源进行的知识抽取的方法各有不同,

    • 从结构化数据中获取知识用 D2R,其难点在于复杂表数据的处理,包括嵌套表、多列、外键关联等,
    • 从链接数据中获取知识用图映射,难点在于数据对齐,
    • 从半结构化数据中获取知识用包装器,难点在于 wrapper 的自动生成、更新和维护,

    这一篇主要讲从文本中获取知识,也就是我们广义上说的信息抽取。

    在这里插入图片描述

    一、信息抽取三个最重要/最受关注的子任务

    在这里插入图片描述

    1、实体抽取

    也就是命名实体识别,包括实体的检测(find)和分类(classify)

    实体抽取后,会进行实体统一指代消解,然后再进行关系抽取

    2、关系抽取

    通常我们说的三元组(triple)抽取,主要用于抽取实体间的关系:一个谓词(predicate)带 2 个形参(argument),如 Founding-location(IBM,New York)。
    在这里插入图片描述

    关系抽取通常在实体抽取与实体链指之后。在识别出句子中的关键实体后,还需要抽取两个实体或多个实体之间的语义关系

    语义关系通常用于连接两个实体,并与实体一起表达文本的主要含义。

    常见的关系抽取结果可以用SPO结构的三元组来表示,即 (Subject, Predication, Object)

    例子:中国的首都是北京 ==> (中国, 首都, 北京)

    3、事件抽取

    相当于一种多元关系的抽取




    参考资料:
    知识抽取-实体及关系抽取(一)

    展开全文
  • NER命名实体抽取

    2020-09-22 18:40:02
    英文文本命名实体抽取: NER抽取针对无规则数据,有规则数据也没必要去做了,针对英文数据个人推荐几个工具:NLTP,hanlp,stanfordcorp,下来大概说一下nltp去提取命名实体: # coding=utf-8 import re import ...

    进入研究生生活的第一周,就被老师安排了各种奇奇怪怪的事情,昨天突然被叫去帮实验室的师姐做知识图谱,就去了解了知识图谱怎么去建,第一步就是NER实体抽取,有了实体之间的关系,才能进一步建立图谱,借此机会,总结一下NER实体抽取。

    英文文本命名实体抽取:

    NER抽取针对无规则数据,有规则数据也没必要去做了,针对英文数据个人推荐几个工具:NLTP,hanlp,stanfordcorp,下来大概说一下nltp去提取命名实体:

    # coding=utf-8
    import re
    import pandas as pd
    import nltk
    
    
    def parse_document(document):
        document = re.sub('\n', ' ', document)
        if isinstance(document, str):
            document = document
        else:
            raise ValueError('Document is not string!')
        document = document.strip()
        sentences = nltk.sent_tokenize(document)
        sentences = [sentence.strip() for sentence in sentences]
        return sentences
    
    
    # sample document
    text = """Wikipedia is a Web-based, free-content encyclopedia written collaboratively by volunteers and sponsored by the non-profit Wikimedia Foundation. It contains entries both on traditional encyclopedic topics and on almanac, gazetteer, and current events topics. Its purpose is to create and distribute a free international encyclopedia in as many languages as possible. Wikipedia is the most popular reference site on the internet, receiving tens of millions of hits per day.
    
    The English section of Wikipedia has over 2 million articles and is growing fast. It is edited by volunteers in wiki fashion, meaning articles are subject to change by nearly anyone. Wikipedia's volunteers enforce a policy of "neutral point of view" whereby views presented about notable persons or literature are summarized without an attempt to determine an objective truth. Because of its open nature, vandalism and inaccuracy are problems in Wikipedia."""        ##text可以从本地文件打开
    
    # tokenize sentences
    sentences = parse_document(text)
    tokenized_sentences = [nltk.word_tokenize(sentence) for sentence in sentences]
    # tag sentences and use nltk's Named Entity Chunker
    tagged_sentences = [nltk.pos_tag(sentence) for sentence in tokenized_sentences]
    ne_chunked_sents = [nltk.ne_chunk(tagged) for tagged in tagged_sentences]
    # extract all named entities
    named_entities = []
    for ne_tagged_sentence in ne_chunked_sents:
        for tagged_tree in ne_tagged_sentence:
            # extract only chunks having NE labels
            if hasattr(tagged_tree, 'label'):
                entity_name = ' '.join(c[0] for c in tagged_tree.leaves())  # get NE name
                entity_type = tagged_tree.label()  # get NE category
                named_entities.append((entity_name, entity_type))
                # get unique named entities
                named_entities = list(set(named_entities))
    
    # store named entities in a data frame
    entity_frame = pd.DataFrame(named_entities, columns=['Entity Name', 'Entity Type'])
    # display results
    print(entity_frame)

     运行结果为:

     可以看到抽取到的实体已经被分类。

    NLTP好像做中午效果有限,故在提取中文命名实体时采用了百度NLP提供的Lac模型。

    Lac模型:

    LAC是一个联合的词法分析模型,整体性地完成中文分词、词性标注、专名识别任务。LAC既可以认为是Lexical Analysis of
    Chinese的首字母缩写,也可以认为是LAC Analyzes Chinese的递归缩写。

    LAC基于一个堆叠的双向GRU结构,在长文本上准确复刻了百度AI开放平台上的词法分析算法。效果方面,分词、词性、专名识别的整体准确率95.5%;单独评估专名识别任务,F值87.1%(准确90.3,召回85.4%),总体略优于开放平台版本。在效果优化的基础上,LAC的模型简洁高效,内存开销不到100M,而速度则比百度AI开放平台提高了57%。

    Lac项目链接:https://github.com/baidu/lac 

    废话不多说,上代码:

    from LAC import LAC
    import csv
    lac = LAC(mode='lac')
    f = open(r"F:/csdn/mimimi.txt",'r',encoding="utf-8")  ##数据拿到f
    s=f.read()
    lac_result = lac.run(s)
    print(lac_result)                                     ##lac_result为结果列表
    datas = lac_result
    with open('F:/csdn/country.csv', 'w', newline='') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        for row in datas:
            writer.writerow(row)

    运行结果:

     

     经测试,可以正常完成中英文NER抽取

    展开全文
  • 从非结构化文本抽取给定实体的属性及属性值,将属性抽取看作是一个序列标注问题.为避免人工标注训练语料,充分利用百度百科信息框(Infobox)已有的结构化内容,非结构化文本回标自动产生训练数据.在得到训练语料后,...
  • 这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、...

    在这里插入图片描述

    写在前面

      这篇文章从实体关系抽取的相关概念引人,描述了深度学习方法在医学领域实体关系抽取的发展历程,也从构建数据集的方面对监督学习和远程监督多实例学习模型进行阐述,并展望了医学文本实体关系抽取的未来研究方向。这里主要讲一下实体关系抽取模型的发展,前面的关于一些实体关系抽取的相关概念,命名实体识别、实体关系抽取、监督学习等概念的介绍就不赘述了。

    深度学习方法

      深度学习方法的优势在于无须领域专家指定复杂的抽取特征,神经网络模型自身就可以学习到句子中隐藏的语义信息。下图为深度学习的实体关系抽取框架,从输入数据到评价指标都有不同的方法来实现。
    在这里插入图片描述

    监督学习

      早期利用深度学习技术进行关系抽取是在人工标注语料库的监督训练模式下进行的。基于有监督的实体关系抽取框架的演化过程如下图。通过将问题建模为多酚类问题,模型会尝试为句子中每一个实体对预测相应的关系类型。
    从传统的基于规则特征核函数等方法存在的一定的缺点到监督学习逐步在克服以前的缺点得到模型的改善

    基于简单的CNN模型

      Liu等用CNN网络取代手工构建文本特征,从而实现自动提取特征,并构造了一个从端到端的网络,用词向量和词法特征对输入的句子进行编码,经过卷积层、全连接层、SoftMax层给出最终所有类别的概率分布。这个模型使用同义词向量代替预训练词向量。后面Zeng等在之前的基础上模型选用了预训练词向量,其提出使用的位置嵌入向量成为了深度学习关系抽取模型的标准。在生物医学领域Sahu首次提出将CNN用于提取临床文本中医学实体之间的关系,除了词向量和位置向量,模型的输入还增加了磁性特征、词干特征、实体类型来丰富句子的表示形式并且在i2b2/VA临床关系抽取数据集上取得比以往最优的效果。

    基于CNN模型的改进

      Nguyen等在关系抽取的监督学习研究领域提出了拥有多尺寸窗口内核的MW-CNN模型。这个模型就是完全摆脱了利用外部词汇特征类丰富数据句子的表示形式,而是让CNN自己学习需要的特征。输入层由词向量和位置向量组成,上层为卷积层和最大池化层,利用了不同的窗口大小的卷积核来捕获更广泛的n-gram信息。实验表明使用2、3、4、5窗口长度的内核可以提供最佳的性能。

    基于RNN模型

      由于CNN存在一定的缺点就是无法学习到时序特征,特别是实体对之间长距离依赖关系。所以Zhang等尝试基于RNN建模长距离关系抽取模式达到比较好的效果。这样的循环模型不仅在SemEval-2010task8数据集上表现良好,还在KBT37数据集上获得更明显的提升效果。所以实验验证了RNN的记忆优势适合对长文本进行建模。Zhou等提出集成基于特征的模型、基于核函数模型和神经网络模型的抽取框架,用于化学致病关系抽取任务,基于特征的模型获取表层词汇特征、基于核函数的模型捕捉结构化句法特征以及神经网络模型利用语义表示信息。生物医学领域Chikka等提出的双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)和基于规则的方法解决i2b2-2010数据集中抽取疾病和治疗药物关系子任务。这个模型将单次级别特征(字向量、词向量、词性和位置特征)拼接后输入Bi-LSTM,之后将Bi-LSTM输出结果与句子级别特征拼接后输入至线性层判断关系类型。

    基于注意力机制的模型

      深度学习方法的使用为减少手工制定特征提供可能,但是模型不可避免地会使用一些词汇资源( 如WordNet)和NLP系统(如依赖解析器和命名实体识别) 来获取高维特征。 另外,重要信息可能出现在句中的任何位置。 因此Zhou 等 提出基于神经注意力机制的 Bi-LSTM 框架,在不使用额外知识和自然语言处理系统的情况下,自动聚焦于对分类有决定性影响的词,捕捉句子中最重要的语义信息,该模型与基于排序的CR-CNN 模型效果一致。目前基于注意力机制的双向LSTM模型已经成为自然语言处理任务的标配,在关系分类任务上也取得了不错的效果,数据集中同种关系可以用多种不同的形式进行表述。Wang等提出基于两层注意力机制(实体级注意力机制和关系级池化注意力机制)的卷积神经网络框架,用于学习不同结构的句子中与目标分类最相关的元素。实体级注意力(第一层注意力)机制用于输入层,通过计算句中单词与目标实体的余弦相似度,突出句中与目标实体相关的部分;关系级池化注意力(第二层注意力)机制用于卷积后池化阶段,确定与目标关系相关的部分。该模型在SemEval-2010 task 8数据集上的F1值达到 88. 0%,优于依赖丰富先验知识的方法。

    远程监督的多实例学习

      Riedel等为解决远程监督的局限性,放宽远程监督假设的限制,建模假设“ 如果实体对存在某种关系,那么包中至少有一个句子反映该关系” ,将任务建模为多实例学习问题。基于远程监督的实体关系抽取框架的演化过程如图所示。这样就可以利用远程监督创建大规模的训练数据,同时对标签中的噪声具有更好的鲁棒性。多实例学习是有监督学习的一种形式,将一组句子规定为一个包,通过对一个包进行标注,而不再需要标注每一个句子实例。在关系抽取中,每个实体对定义为一个包,包中包含着存在该实体对的所有句子。
    在这里插入图片描述

    分段卷积神经网络模型及改进

      Zeng等提出了分段卷积神经网络(PCNNs),使用多实例学习的模式,借助神经网络模型建立一个远程监督数据的关系抽取器,其重要贡献是提出了跨越整个句子的分段最大池化,这样的最大池化层虽然大大减小了隐藏层的大小,但是不足以捕获句子中实体之间的结构。因此,可以通过对句子的不同段池化而不是整个句子的最大池化来加以避免。 每个句子可以很自然地根据两个实体分为三部分,通过在每个段内执行分段最大池化以获得更丰富的表示,同时仍然保留与输入句子长度无关的向量。由于该方法假设“包中至少有一条语句表达实体对之间的关系” ,因此在训练和测试阶段仅使用最大概率的语句,这意味着模型忽略包中由其他句子提供的大量有用数据信息。即使包中并非所有句子都表达实体对之间的正确关系,但仅使用单个句子是异常严格的约束。借助多实例学习的PCNNs模型表现出优于传统非深度学习模型的性能,针对多实例问题,对单个包中所有的实例使用注意力机制。当使用包中所有实例的加权注意力机制表示损失时,模型能够从噪声中识别重要句子,并且利用包中的所有信息来进行关系类别预测。可以观察到,“只有一句最有可能的句子” 的模型是句子级注意力机制的一个特例,即最有可能的句子的权重为1,而其他句子的权重都为0。结果表明,使用句子级注意力机制模型可以显著提高CNN和PCNN模型的准确率与召回率。由于模型学习到散落在多实例中的信息,因此能够以较高的置信度预测正确的关系类型。

    多实例、多标签CNNs模型

      Jiang等提出了多实例、多标签的CNNs(multi-instance multi-label CNNs,MIMLCNNs)模型,使用跨文档的最大池化层解决信息损失问题。类似于前文所述的注意力机制,首先对包i中的每个句子dji 确定一个向量表示rji, 然后采用句子向量维数的最大值来确定包i的最终向量表示。这使得最终特征向量的每个特征都来自于最相关的文档,而不是整个特征向量来自于包中最相关的一个文档。 同时,也解决了关系抽取的多标签问题。 到目前为止,已有模型对一个实体对仅预测单个关系类型,但是相同的实体对可能从不同文档抽取多种关系(称为重叠关系) 。例如〈麻疹,传播途径,咳嗽〉和〈 麻疹,临床表现,咳嗽〉,对于相同的实体对〈麻疹,咳嗽〉来说都是有效的关系。于是在最终的分类层将SoftMax改为Sigmoid,这意味着网络独立地预测每个关系类别的概率,而不是预测所有关系上的概率分布。由于MIMLCNNs模型能利用包中多个文档的信息,因此能够像句子级注意力机制一样提升PCNN和CNN模型的性能。

    深层记忆网络模型

      Feng等提出,不同的单词在不同关系类型下以及对不同的实体对重要程度不同,这一点类似于监督学习中的多层注意力机制。同时,关系类型之间并不是独立的,会有重叠依赖现象,即所提出的多标签,本质上是因为标签之间有相互依赖关系,如果〈 A, capital, B〉成立,〈 A, contains, B〉也会成立。对于第一个问题,借鉴多层注意力的输入层注意力机制的思路,即根据单词与实体对的相似度来分配权重,但是这里不使用传统的注意力,而是基于记忆网络的思想。对于第二个问题,使用多层关系的注意力机制来引入关系类型之间相关度。利用单词级别的思路计算单词与目标实体的相关性,并且利用多层来挖掘更深层次的关系。关系级的动机则是考虑到数据中的关系依赖性,使用注意力来考虑关系之间的相关性。

    引入外部知识模型

      Ji等引入额外的知识图谱信息,即实体描述信息。例如,NYT数据集是通过与 Freebase 做实体链接等来链接句子中的实体,而其实每个实体在 Freebase 都有一段文字描述。该研究认为现有工作集中在NYT和Freebase数据本身上,忽略了数据集背后的知识图谱信息,因此引入实体描述信息加强对实体嵌入的学习。此外,在处理多实例学习方面,同样使用了句子级注意力机制。 模型分为输入模块、注意力模块和实体描述模块三部分,其中输入模块中每个句子的词由词向量与位置向量连接表示,接着是卷积层与分段最大池化层,最终得到每个句子的向量。 模型上层则是用来解决多实例学习的注意力模块,计算包内每个实例与关系类型的相关性确定权重。 该研究的贡献主要在于从知识图谱中引入额外的实体描述信息,加强嵌入向量的学习。不过两部分的融合在本质上相当于在原有基础上加一个范式约束而已,或者说一个先验的惩罚项。

    实体关系联合抽取

      大多数联合抽取的神经模型采用参数共享的方式来实现联合抽取。为获取关系三元组,模型需要将检测到的实体对输入到关系分类器,以识别实体之间的关系。单独解码设计导致实体识别与关系抽取的训练目标分离,使得实体识别任务和关系预测任务之间的联系被切断。Zheng 等通过引入一种全新的统一标注方案来实现联合编码,将三元组关系抽取任务转化为不需要NER或RC的端到端序列标注问题。由于实体和关系的信息被集成到统一的标注方案中,因此模型可以将关系三元组作为一个整体来学习。然而,句子中可能会包含多个三元组,且存在前文所描述的三元组实体重叠现象。Zeng等提出一种具有拷贝机制的序列到序列模型;Fu等提出基于图卷积网络( graph convolutional network,GCN) 的方法;Wei等使用预训练模型 BERT 进行编码,并设计一种分层二进制标注策略,将实体对的语义关系视为主体到客体的映射函数。

    未来研究方向

      根据所采用数据集的构建方式,前文分别回顾了监督学习和远程监督的多实例学习模型。下表记录了监督学习模型在BioCreative V数据集CID任务上的结果,以及远程监督的多实例学习模型在 NYT 数据集和WebNLG数据集上的结果。从表可以看出,监督学习模型和远程监督的多实例学习模型在数据集上的性能在持续提升。深度学习模型所使用的数据集中,预先定义的关系类别分布均匀且提供丰富的训练样例,单个样例表述相对简短、关系密度低,需要抽取三元组重叠现象并不严重。
    在这里插入图片描述
      为准确高效地扩展知识图谱,从海量非结构化医学文本中自动获取新的世界知识已成为必由之路。以实体关系抽取为代表的知识获取技术已经取得一些成果,特别是近年来深度学习模型极大推动了关系抽取研究的发展。本文依据数据集的构建方式,详细阐述了监督学习和远程监督的多实例学习,对相关模型的优点和不足进行分析,并探讨了面向医学文本的实体关系抽取任务所面临的多种挑战和未来发展方向。

    展开全文
  • 实体关系抽取入门

    万次阅读 2019-03-13 16:52:39
    关系抽取(Relation Extracion,RE)是其中的重要子任务之一,主要目的是从文本中识别实体抽取实体之间的语义关系。实体关系抽取解决了原始文本中目标实体之间的关系分类问题,它也是构建复杂知识...
  • 根据参与实体的多少可以分为二元关系抽取(两个实体)和多元关系抽取(三个及以上实体)。 通过关注两个实体间的语义关系,可以得到(arg1, relation, arg2)三元组,其中arg1和arg2表示两个实体,relation表示实体...
  • 文本关键信息抽取整体综述

    千次阅读 2020-09-10 16:10:45
    关键词提取、主题提取、实体抽取、关系抽取。下面进行详细的实现分析。 一、关键词提取 简介 关键词是文本分析中比较传统也比较重要的一项,在繁冗文本中提取到关键词,有助于之后一系列的操作包括主题、推荐、...
  • 要识别出文本中出现的专有名称和有意义的数量短语并加以归类。 2.命名实体识别的主要研究内容: 就整个的命名实体识别的研究结果而言,时间表达式和数字表达式的识别相对简单,其规则的设计、数据的统计训练等也...
  • 信息抽取主要包括3项子任务:实体抽取、关系抽取和事件抽取,而关系抽取是信息抽取领域的核心任务和重要环节.实体关系抽取的主要目标是从自然语言文本中识别并判定实体之间存在的特定关系,这为智能检索、语义分析...
  • 文章目录知识图谱知识抽取实体抽取(NER)基于规则与词典的方法基于统计机器学习的方法面向开放域的抽取方法 知识图谱 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,可以现实世界的事物及其相互关系进行形式化地...
  • 实体关系抽取综述

    万次阅读 2018-06-11 16:14:01
    实体关系抽取作为信息抽取领域的重要研究课题,其主要目的是抽取句子中已标记实体对之间的语义关系,即在实体识别的基础上确定无结构文本实体对间的关系类别,并形成结构化的数据以便存储和取用。 从用户需求层面...
  • 中医临床病历是中医重要的科研数据资源,但目前临床病历仍以文本为主要表达形式,病历数据深入分析的前提是进行结构化信息抽取,而命名实体抽取是其基础性步骤。针对中医临床病历的命名实体,如症状、疾病和诱因等的...
  • 在回顾文本信息抽取研究历史基础上,重点介绍开放式实体抽取、实体消岐和关系抽取的任务、难点、方法、评测、技术水平,对文本信息抽取的发展方向以及在网络知识工程、问答系统中的应用进行分析讨论。 但从全文中来...
  • 分析了近十几年来关于自由文本电子病历中命名实体实体修饰与实体间关系三类关键信息的单独抽取以及联合抽取方法的研究成果,这些成果所采用的主要方法、使用的数据集、最终的实验效果等进行了对比总结。
  • 实体关系抽取作为信息抽取、自然语言理解、信息检索等领域的核心任务和重要环节,能够从文本抽取实体对间的语义关系.近年来,深度学习在联合学习、远程监督等方面上的应用,使关系抽取任务取得了较为丰富的研究成果....
  • 作者:Andreas Herman编译:ronghuaiyang导读信息抽取是NLP中非常重要的内容,而关系的抽取在知识图谱等领域应用广泛,也是非常基础的NLP任务,今天给大家介绍一下。...
  • NLTK学习之四:文本信息抽取

    万次阅读 2017-08-19 17:20:20
    1 信息抽取从数据库中抽取信息是容易的,但对于从自然文本抽取信息则不那么...通常信息抽取的流程如下:它开始于分句,分词,接下来进行词性标注,识别其中的命名实体,最后使用关系识别搜索相近实体间的可能的关系。
  • 实体关系抽取旨在识别网络文本中的实体,并提取出文本实体之间隐含的关系。研究表明,深度神经网络在实体关系抽取任务上具有可行性,并优于传统关系抽取方法。目前的关系抽取方法大都使用卷积神经网络(CNN)和长...
  • 作为信息抽取的一项核心子任务,实体关系抽取对于知识图谱、智能问答、语义搜索等自然语言处理应用都十分重要。关系抽取在于从非结构化文本中自动地识别实体之间具有的某种语义关系。
  • bert-实体抽取

    千次阅读 2019-07-12 11:44:30
    import tensorflow as tf import numpy as np from bert import modeling from bert import tokenization from bert import optimization import os import pandas as pd flags = tf.flags FLAGS = flags.FLAGS ...
  • 知识抽取-实体及关系抽取

    千次阅读 2020-06-30 22:15:52
    知识抽取涉及的“知识”通常是清楚的、事实性的信息,这些信息来自不同的来源和结构,而不同数据源进行的知识抽取的方法各有不同,从结构化数据中获取知识用 D2R,...实体抽取 也就是命名实体识别,包括实体的检测.
  • 现存方法主要采用流水线方式,即先对文本进行实体识别后再对实体对进行关系分类.流 水线方法主要存在任务错误传播 未能考虑2个子任务的相互影响和句子中不同关系的相互影响的问 题.针对这些问题,提出了一种基于神经...
  • 点击上方“AI公园”,关注公众号,选择加“星标“或“置顶”作者:Andreas Herman编译:ronghuaiyang导读信息抽取是NLP中非常重要...
  • 针对传统实体关系抽取需要预先指定关系类型和制定抽取规则等无法胜任大规模文本的情况,开放式信息抽取(Open Information Extraction, OIE)在以英语为代表的西方语言中取得了重大进展,但对于汉语的研究却显得不足...
  • 针对旅游和新闻领域文本经常包含许多由协陪义动词引发的隐式实体关系,本文研究了基于协陪义动词的中文隐式实体关系抽取问题. 将机器学习方法与规则相结合,借助于显式实体关系隐式实体关系进行推理. 首先,利用...
  • 文本中自动抽取结构化三元组

    千次阅读 2020-11-30 16:24:23
    文本中自动抽取结构化三元组 参考文献【1】:ICDM2019 Knowledge Graph Contest: Team UWA 参考文献【2】:Seq2KG: An End-to-End Neural Model for Domain Agnostic Knowledge Graph (not Text Graph) ...
  • 基于深度学习的命名实体识别与关系抽取

    万次阅读 多人点赞 2019-07-18 22:12:50
    基于深度学习的命名实体识别与关系抽取 摘要:构建知识图谱包含四个主要的步骤:数据获取、知识抽取、知识融合和知识加工...  本文将以深度学习的角度,命名实体识别和关系抽取进行分析,在阅读本文之前,读者...
  • python命名实体抽取学习记录

    千次阅读 2018-12-09 13:01:12
    一、命名实体识别基本概念  信息有多种表现形式,一...而现实生活中大多数自然语言句子是非结构化数据,为从文本获得其意义,我们首先需要将自然语言数据转化为结构化数据,然后利用强大的查询工具,如sql。这种...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 18,115
精华内容 7,246
关键字:

对文本进行实体抽取