一般的,关系抽取是不需要考虑实体的类型的,在这里我们把实体的类型考虑进来。 首先用实体识别识别出文本里面的实体。 然后根据预先定义的哪些类型的实体之间存在关系,将这些实体进行两两匹配,然后拼接成:[CLS]实体1[SEP]实体2[SEP]text[SEP],最后对句子进行分类判断两实体之间的关系。 但这样存在问题,比如对于实体类...
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...
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
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...
百度试题 题目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
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...
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 ...
我们将零样本IE任务转变为一个两阶段框架的多轮问答问题(Chat IE),并在三个IE任务中广泛评估了该框架:实体关系三元组抽取、命名实体识别和事件抽取。在两个语言的6个数据集上的实验结果表明,Chat IE取得了非常好的效果,甚至在几个数据集上(例如NYT11-HRL)上超过了全监督模型的表现。我们的工作能够为有限资源下...