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 ...
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...
属性抽取背景:信息抽取是从非结构化、半结构化文本中将有价值的信息转化为结构化数据的过程,在抽取的过程中,根据抽取的内容不同又分为关系抽取、事件抽取、属性抽取。 采集特定实体的属性信息。比如人物实体的生日、性别、国籍等,都是它的属性信息,通过属性抽取,通过多个数据源的获取,我们就可以通过丰富的属性信息来较...
实体关系抽取(Entity and Relation Extraction,ERE)是信息抽取的关键任务之一。ERE是级联任务,分为两个子任务:实体抽取和关系抽取,如何更好处理这种类似的级联任务是NLP的一个热点研究方向。 本文结构 Q1:与联合抽取对比,Pipeline方法有哪些缺点? Pipeline方法指先抽取实体、再抽取关系。相比于传统的Pipeline方法,联合抽取...
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...
1.命名实体识别介绍 **命名实体识别(Named Entity Recoginition, NER)**旨在将一串文本中的实体识别出来,并标注出它所指代的类型,比如人名、地名等等。具体地,根据MUC会议规定,命名实体识别任务包括三个子任务: 实体名:人名、地名、机构名等 时间表达式:日期、时间、持续时间等 ...
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)
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)
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)