命名实体识别是一项比较关键的NLP任务,具有广泛的应用场景,例如在对话意图理解(NLU)中,通过提取出相应的实体词,能够帮助系统更加准确地理解用户的需求,比如根据用户的问题提取出"天气","北京","今天"这样的词汇,大概率就能知道用户在问些什么;在微博场景中,应用命名实体识别提取出微博短文中重要的实体词,也有利于微博...
数据层其实就是存储所有的三元组信息的知识库, 而模式层才是知识图谱的核心, 它是对数据层知识结构的一种提炼, 通常需要借助本体库来存储, 通过在模式层上建立一些约束和规则, 规范实体、 关系、 实体属性、 属性值之间的联系, 以及完成在知识图谱上的一些推理。 知识图谱的构建主要包括五个过程, 如下图 2-1 ...
一般来说,“关系”是“实体关系”的简称;“实体关系”是“实体及其关系”的简称。 图2-1中,“姚明”和“李秋平”代表了两个人,是两个实体,而“徒弟”是两个实体之间的关系。因此,当知识图谱中的全部或部分节点为实体时,我们会称实际身份为实体的两个节点及其关系,即(实体1, 关系, 实体2),为“实体及其关系...
Part 1:属性抽取基本描述 实际上,属性抽取较之关系抽取的难点在于,除了要识别实体的属性名还要识别实体的属性值,而属性值结构也是不确定的,因此大多研究都是基于规则进行抽取,面向的也是网页,query,表格数据[1,2,3]。但是这种方法在医疗领域数据上有一定的弊端,因为医疗知识图谱不同于常识性知识图谱,它对于信息的质...
首先，实体关系抽取通常涉及识别文本中的主体、谓语和宾语，形成如(榆林神木，矿藏，镁)这样的SPO三元组。这个三元组可以解读为：榆林神木拥有矿藏属性，其值为镁。它既可以被视为实体关系，也可以看作是实体属性的描述，即(实体，属性，属性值)的形式。手动标注三元组的成本高昂，特别是当知识图谱需要...
误差积累:实体抽取的错误会影响下一步关系抽取的性能。 实体冗余:由于先对抽取的实体进行两两配对,然后再进行关系分类,没有关系的候选实体对所带来的冗余信息,会提升错误率、增加计算复杂度。 交互缺失:忽略了这两个任务之间的内在联系和依赖关系。 (基于共享参数的联合抽取方法仍然存在训练和推断时的gap,推断时仍然...
星汉基于可配置框架的军事实体属性关系抽取系统是由湖南星汉数智科技有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2022SR0916622,属于分类,想要查询更多关于星汉基于可配置框架的军事实体属性关系抽取系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
摘要 本发明公开了一种实体与属性关系的动态抽取方法,该方法包括:获取文本数据;基于动态实体属性关系库和训练模型,从文本数据中动态抽取实体与属性的各项特征。此外,本发明还提供了一种服务器及可读存储介质,采用本发明构建了动态的实体属性关系库和训练模型,并能够从文本数据中自动地抽取实体与属性的各项特征。新闻...
本发明属于应急决策领域,具体涉及一种领域知识引导的突发事件案例实体属性及其关系抽取方法。 背景技术: 1、大量的突发事件案例数据以自由文本的形式存储在文件或数据库中,且缺乏深度梳理,利用率较低。随着互联网应用的快速发展,可通过网络获取的数据量呈指数级增长,因此,如何从这些海量数据中快速、准确地分析出真正有...