该文章意在回顾梳理实体抽取、关系抽取任务架构,大部分参考的论文均来源于2021年之前。 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...
信息抽取的定义 信息抽取是指从非结构化或半结构化的自然语言文本中抽取实体、实体属性、实体之间的关系以及事件等事实信息,并形成结构化数据输出的一种文本挖掘技术。 信息抽取的任务 命名实体识别 共指消解 实体消岐 关系抽取 事件抽取 信息抽取的评测 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/84661024… ...
具体来说，给定一个句子和其中出现的实体，实体关系抽取模型需要根据句子语义信息推测实体间的关系。例如，给定句子：「清华大学坐落于北京近邻」以及实体「清华大学」与「北京」，模型可以通过语义得到「位于」的关系，并最终抽取出（清华大学，位于，北京）的知识三元组。 实体关系抽取是一个经典任务，在过去的 20 ...
本文关注的任务是从无结构的文本中抽取实体以及实体之间的关系(实体 1-关系-实体 2,三元组),这里的关系是我们预定义好的关系类型,例如下图: 目前有两大类方法,一种是使用流水线的方法(Pipelined Method)进行抽取:输入一个句子,首先进行命名实体识别,然后对识别出来的实体进行两两组合,再进行关系分类,最后把存在实...
NLP 实体关系抽取 实体识别和关系抽取,1关系抽取概述1.1简介信息抽取旨在从大规模非结构或半结构的自然语言文本中抽取结构化信息。关系抽取是其中的重要子任务之一,主要目的是从文本中识别实体并抽取实体之间的语义关系。关系抽取对于很多NLP的应用,如信息提取、问答系统
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) 关系抽取 通常我们说的三元组(triple) 抽取,一个谓词(predicate)带 2 个形参(argument),如 Founding-location(IBM,New York) 事件抽取 相当于一种多元关系的抽取 篇幅限制,这一篇主要整理实体抽取和关系抽取,下一篇再上事件抽取。
逻辑结构上可以把知识图谱分为两层: 一个是模式层也叫做 schema 层或者本体层, 另一个是数据层。 模式层位于数据层之上。 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
(1)提出了一个新颖的基于GAT的联合实体关系抽取框架——RCRel。在该框架中考虑了显式关系和隐式关系抽取。使用GAT对关系语义空间进行建模,并自适应地发掘关系相关性,以提高关系三元组抽取的性能。此外,将由不同的关系子空间组成的关系语义空间与GAT集成,并...
实体关系抽取作为文本挖掘和信息抽取的核心任务,其主要通过对文本信息建模,自动抽取出实体对之间的语义关系,提取出有效的语义知识。其研究成果主要应用在文本摘要、自动问答、机器翻译、语义网标注、知识图谱等。 1. 关系抽取任务简介 实体关系抽取作为信息抽取的重要任务,...
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...