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: ...
百度试题 结果1 题目[是非题] 知识抽取关键技术:实体识别、关系抽取、事件抽取。 A. 正确 B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
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...
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
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...
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
1.3 方面级情感识别 1.4 文本匹配 二、信息抽取 2.1 命名实体识别 2.2 关系抽取 2.3 事件抽取 2.4 属性抽取 2.5 关键词抽取 2.6 新词发现 三、知识图谱 3.1 知识图谱 3.2 实体链指 3.3 知识图谱补全 3.4 neo4j 四、机器翻译 五、问答系统 5.1 阅读理解 ...
利用指针网络进行信息抽取,包含命名实体识别、关系抽取、事件抽取。 整体结构: 整个目录结构非常简洁, --[ee/ner/re]_main.py为主运行程序,包含训练、验证、测试和预测。--[ee/ner/re]_data_loader.py为数据加载模型。--[ee/ner/re]_predictor.py是联合预测的文件。--config.py:配置文件,实体识别、关系抽取...
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...