关系抽取:识别出文本里面具有关系的实体及它们之间的关系,比如(中国, 首都, 北京)。 事件抽取:识别文本里面的事件及相关的论元。事件一般有事件触发词,比如投资、发布等。事件论元是描述该事件的一些实体,比如投资事件:投资时间、投资方、被投资方、投资金额等。 方面级情感分析:识别出文本里面的方面,观点和情感。比...
四、事件抽取 抽取文本: 当地时间7月5日,俄罗斯铁路公司发布消息表示,俄罗斯铁路网站和移动应用程序遭受大规模黑客攻击。 代码: 结果: 事件类型:黑客攻击 事件论元: 时间-当地时间7月5日 地点-俄罗斯 事件主体-俄罗斯铁路公司 事件客体-俄罗斯铁路网站和移动应用程序 造成影响-大规模黑客攻击 五、文本分类 抽取文本: ...
实体识别是可选的,因为有的数据是不需要识别实体的。 主体抽取 主体抽取是实体识别类似,只不过这里只有一类,识别主体的首、尾位置。 主体-客体抽取 客体抽取要首先知道主体,然后输入是:[CLS]主体[SEP]文本[SEP]。同样的,抽取的是客体的首、尾位置。 关系分类 关系分类采用的是多标签分类,因为主客体之间可能存在多...
实体识别是可选的,因为有的数据是不需要识别实体的。 主体抽取 主体抽取是实体识别类似,只不过这里只有一类,识别主体的首、尾位置。 主体-客体抽取 客体抽取要首先知道主体,然后输入是:[CLS]主体[SEP]文本[SEP]。同样的,抽取的是客体的首、尾位置。 关系分类 关系分类采用的是多标签分类,因为主客体之间可能存在多...
生成式信息抽取任务包括命名实体识别(NER)、关系抽取(RE)和事件抽取(EE)。这些任务可以通过不同的学习范式(如监督微调、少样本学习、零样本学习等)来利用LLMs的能力。 LLMs在各个子任务上均取得了显著的成果,例如在NER、RE和EE任务上,LLMs已经超越了传统的判别式方法,并且在多任务学习和跨领域迁移方面具有很强的...
百度试题 结果1 题目[单选题] 知识抽取的关键技术是? A. 实体识别、关系抽取、事件抽取 B. 实体识别、概念抽取、事件抽取 C. 概念抽取、关系抽取、事件抽取 D. 实体识别、关系抽取、概念抽取 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
知识抽取的关键技术是?A.实体识别、关系抽取、事件抽取B.实体识别、概念抽取、事件抽取C.概念抽取、关系抽取、事件抽取D.实体识别、关系抽取、概念抽取
实体识别,关系抽取,事件抽取,这是实际应用常见的需求,但做起来并不naive。百度使用encoder-decoder框架UIE统一了这些任务的形式,并提供了训练好的模型,few-shot就可以训练自有模型,自测效果还是可以的,有需要的同学可以试试。 【信息抽取统一框架—— UIE (Universal Information Extraction)】 O网页链接 û收藏 14...
B.实体属性抽取 C.半结构化信息抽取 D.结构化数据融合 点击查看答案 第2题 在知识图谱构建阶段中,下面哪个阶段()将原始数据中的实体、关系和属性提取出来? A.信息抽取 B.知识表示 C.知识融合 D.知识加工 点击查看答案 第3题 BSP方法中,定义数据类有许多步骤,下列哪一步不属于它的步骤? A.识别数据类 B...
梳理NLP基础任务(文本分类、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要、文本生成、Prompt)和 LLMs 大模型等开源项目,争取做成一个全网最全NLP小白入门教程!