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、运行时间长、需要很多人工特征...
在NLP的研究中,命名实体识别和关系抽取是关键任务,也是其中最具挑战性和影响力的领域之一。本文将介绍命名实体识别和关系抽取的定义、应用以及相关的技术发展。 一、命名实体识别(Named Entity Recognition) 命名实体识别是NLP中的一个核心任务,其目的是从文本中识别出具有特定意义和重要性的实体,如人名、地名、组织...
知识抽取包括三个要素:命名实体识别(NER)、实体关系抽取(RE)和属性抽取。其中属性抽取可以使用python爬虫爬取百度百科、维基百科等网站,操作较为简单,因此命名实体识别(NER)和实体关系抽取(RE)是知识抽取中非常重要的部分,同时其作为自然语言处理(NLP)中最遇到的问题一直以来是科研的研究方向之一。 本文将以深...
知识抽取包括三个要素:命名实体识别(NER)、实体关系抽取(RE)和属性抽取。其中属性抽取可以使用python爬虫爬取百度百科、维基百科等网站,操作较为简单,因此命名实体识别(NER)和实体关系抽取(RE)是知识抽取中非常重要的部分,同时其作为自然语言处理(NLP)中最遇到的问题一直以来是科研的研究方向之一。 本文将以深度学习的...
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)模型在命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)和关系抽取(Relation Extraction)中的应用研究正日益受到广泛关注。随着大数据和深度学习技术的发展,NLP模型能够自动从文本中识别出命名实体,并进一步抽取实体之间的关系,为信息提取、知识图谱构建等领域提供了重要支持。
自然语言处理(NaturalLanguage Processing,NLP)模型在命名实体识别(NamedEntity Recognition,NER)和关系抽取(RelationExtraction)中的应用研究正日益受到广泛关注。随着大数据和深度学习技术的发展,NLP模型能够自动从文本中识别出命名实体,并进一步抽取实体之间的关系,为信息提取、知识图谱构建等领域提供了重要支持。本文将探讨NLP...
三、AI技术在命名实体识别与关系抽取中的应用 近年来,随着深度学习和大数据技术的不断发展,AI在命名实体识别和关系抽取中的应用也取得了显著进展。深度学习模型如BiLSTM-CRF、BERT、GPT等在命名实体识别和关系抽取任务上取得了令人瞩目的效果。 通过使用预训练的深度学习模型,可以更好地提取文本中的特征,并建立语义上下...
命名实体识别旨在从文本中识别出具有特定意义的实体,如人名、地名、组织机构等。关系抽取则是从文本中提取出实体之间的关系,如雇佣、拥有等。本文将基于深度学习探讨中文命名实体识别与关系抽取的技术研究。 1. 中文命名实体识别技术研究 中文命名实体识别是信息提取、问答系统、机器翻译等自然语言处理任务的重要基础。
1研究背景与意义23医学文本中包含大量专业术语和实体信息,对于医生、研究人员和患者都具有重要的意义。准确的命名实体识别与关系抽取可以帮助医生更好地诊断和治疗疾病,同时也可以帮助研究人员发现新的治疗方法。此外,对于患者来说,通过了解医学文本中的实体信息,可以更好地了解自己的病情和治疗方法。
本文主要研究了命名实体识别和实体关系抽取技术,论文主要研究成果如下:(1)构建了基于深度学习的BiLSTM-CNN-CRFs端对端命名实体识别模型。解决传统机器学习难以获取长依赖、人工成本高等缺点。该方法使用CNN层对输入句子进行特征提取和选择,在LSTM的输出端采用CRF进行解码形成文本序列的最佳标签链。实验表明,该模型可以取得...