命名实体识别(NER)的任务是找到文本中提到的每个命名实体,并标记其类型。构成命名实体类型的是特定于任务的;人员、地点和组织是常见的。一旦提取了文本中的所有命名实体,就可以将它们链接到与实际实体相对应的集合中。 关系抽取:发现和分类文本实体之间的语义关系。这些关系通常是二元关系,如子女关系、就业关系、部分-...
1.3命名实体识别的应用场景 命名实体识别在自然语言处理领域有着广泛的应用场景,如信息抽取、文本分类、知识图谱构建、问答系统等。在信息抽取任务中,命名实体识别能够帮助抽取文本中的实体关系,从而构建结构化的知识库。在文本分类任务中,命名实体识别能够帮助识别文本中的关键实体,从而提高分类性能。在知识图谱构建任务中...
1.命名实体识别介绍 **命名实体识别(Named Entity Recoginition, NER)**旨在将一串文本中的实体识别出来,并标注出它所指代的类型,比如人名、地名等等。具体地,根据MUC会议规定,命名实体识别任务包括三个子任务: 实体名:人名、地名、机构名等 时间表达式:日期、时间、持续时间等 ...
命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)和实体关系抽取(Entity Relationship Extraction)是机器翻译中的两个关键任务,本文将详细介绍这两个方法及其在机器翻译中的应用。 一、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER) 命名实体识别是一种识别文本中特定类别实体(如人名、地名、组织机构名等)的技术。NER在机器...
命名实体识别、实体消歧、实体统一、指代消解、关系抽取。 1) 命名实体识别 1-1) 命名实体概念 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。命名实体识别的准确度,决定了下游任务的效果,是NLP中非常重要的一个基础...
1.1 命名实体识别的现状 命名实体识别(NER)任务按照实体是否“嵌套(nested)”分为flat NER(非嵌套型)和nested NER(嵌套型)。如下图所示: 其中,flat NER经常按照序列标注的方式去解决;nested NER则是通过构建pipeline的方式解决(如:先识别出实体,再对识别出的实体进行分类),此外,pipelined systems还有错误传递、运行...
命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)和关系抽取(Relation Extraction)是NLP中两个关键的任务,本文将探讨解决这两个问题的方法和应用。 命名实体识别是指从文本中识别和分类出特定的命名实体,如人名、地名、组织机构名等。这一任务在信息抽取、问答系统、机器翻译等领域中有着广泛的应用。在解决命名实体识别...
python实现中文命名实体识别和关系抽取模型实例 中文命名实体识别代码,BiLSTM-CRF实现命名实体识别(NER)1.数据集说明2.BiLSTM-CRF实现说明3.实验环境说明4.代码实现4.1相关包及配置4.2加载数据读取数据建立词表加载数据集4.3搭建模型4.4模型训练&保存模型设置device
关系是指不同实体之间的相互的联系。实体与实体之间并不是相互独立的,往往存在一定的关联。例如“马云”和“阿里巴巴”分别属于实体中的人名和机构名,而它们是具有一定关系的。 在命名实体识别和关系抽取之后,需要对所产生的数据进行整合,三元组是能够描述整合后的最好方式。三元组是指(实体1,关系,实体2)组成的元组...
最后吐槽:PP-Structure的关系抽取只能做两类实体之间的关系抽取,而且代码太多太复杂,很多地方都是hard-coded只能用在论文数据集上的,我已经放弃百度转投huggingface上的实现了,一定要用PP-Structure的诸位保重。。。 系统配置 OS:Ubuntu 22.04.2 LTS GPU:NVIDIA A800 80GB 3张 ...