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、实体识别 抽取文本: 代码: 二、关系抽取 抽取文本: 糖尿病是一种常见的慢性疾病,主要症状包括多饮、多尿、乏力、体重下降等。发病人群通常是肥胖、家族病史、不良饮食习惯等高风险人群。治疗方法主要包括定期血糖检测、饮食控制、锻炼、药物治疗和胰岛素注射。治愈周期因不同患者而异,但坚持正确的治疗和生活方式改...
从2000年开始,ACE计划(Automatic Content Extraction Program )陆续提出了3个经典的信息抽取任务:(1)实体识别;(2)实体关系抽取;(3)事件抽取。 2019年的时候,我参与了一个涉及第2项任务,即实体关系抽取的项目——一个基于知识图谱的问答系统(Knowledge Graph based Question Answering, KGQA)的建设。KG部分的主力是...
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...
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...
深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]:BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集(含智能标注)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…
深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]:BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集(含智能标注)
百度试题 结果1 题目知识抽取技术不包括() A. 实体抽取 B. 符号抽取 C. 关系抽取 D. 属性抽取 相关知识点: 试题来源: 解析 B
深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]:BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集(含智能标注)