信息抽取即从非结构化文本信息中提取出结构化信息。本文对实体抽取、关系抽取、事件抽取等任务,整理其处理方案、论文、难点分析等。实体抽取常采用序列标注、Span 标注、指针矩阵标注等方法。其主要的难点有实体嵌套、实体非连续、NER 数据样本少、实体类型混淆等。对于实体嵌套问题,序列标注、Span 标注可采用多标签分类...
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-...
还可以分为限定关系与开放关系两种:限定指任务开始前就预设好所有可能的关系,把关系抽取当成分类任务做;开放指不预设关系,直接从文本中抽取关系。 (一)人工制定规则来判定关系 假设现在目的是抽取句子中组织与人之间的关系,我们可以按照常识规定特定的实体种类与排列顺序,下面有三个英文的例子 明显这种方式的缺点就是人...
通常,早期的信息抽取将实体抽取和关系抽取看作串联的任务,这样的串联模型在建模上相对更简单,但这样将实体识别和关系抽取当作两个独立的任务明显会存在一系列的问题:两个任务的解决过程中没有考虑到两个子任务之间的相关性,从而导致关系抽取任务的结果严重依赖于实体抽取的结果,导致误差累积的问题 对于一对多的问题,也...
上例中,我们希望关系抽取模型能提取出: <Tim Wagner,is spokesman of,AMR> Tim Wagner这个人是AMR这个组织的spokesman发言人 两个概念: 资源描述框架Resource Description Framework(RDF)是一种描述实体之间关系的图,有主谓宾三个部分,每个节点是一个实体,每一条边是关系,也称为事实三元组。
2. 文本抽取任务标注 2.1 项目创建 点击创建(Create)开始创建一个新的项目,填写项目名称、描述,然后选择Object Detection with Bounding Boxes。 填写项目名称、描述 命名实体识别、关系抽取、事件抽取、实体/评价维度分类任务选择``Relation Extraction`。 文本分类、句子级情感倾向分类任务选择Text Classification。
实体抽取 标注示例: 该标注示例对应的schema为: schema = [ '时间', '选手', '赛事名称', '得分' ] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 关系抽取 对于关系抽取,其P的类型设置十分重要,需要遵循以下原则 “{S}的{P}为{O}”需要能够构成语义合理的短语。比如对于三元组(S, 父子, O),关系类别为父子是没有问题的...
实体关系抽取是指从文本中抽取出实体之间的关系或联系。实体关系抽取可以通过构建模型来实现,模型可以利用标注好的数据进行训练。在训练过程中,可以使用特征工程和机器学习算法来提取实体之间的关系特征,并进行分类或回归等任务。通过实体关系抽取,我们可以了解实体之间的关联性,进一步挖掘出隐藏在文本中的知识。 信息抽取...
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使用层次聚类方法进行共指消解解码；对于层次聚类方法得到的实体簇，使用众数投票方法进行关系抽取解码。本发明在编码和解码两方面的针对性设计可以有效缓解共指消解和关系抽取这两个子任务之间的错误累积问题，并促进不同子任务之间的语义交换，从而改善信息抽取表现。本文源自：金融界 作者：情报员 ...