探索图像数据中的隐藏信息:语义实体识别和关系抽取的奇妙之旅 1. 简介 1.1 背景 关键信息抽取 (Key Information Extraction, KIE)指的是是从文本或者图像中,抽取出关键的信息。针对文档图像的关键信息抽取任务作为OCR的下游任务,存在非常多的实际应用场景,如表单识别、车票信息抽取、身份证信息抽取等。然而,使用人力从...
Pipeline方法指先抽取实体、再抽取关系。Pipeline方法易于实现,两个抽取模型的灵活性高,实体模型和关系模型可以使用独立的数据集,并不需要同时标注实体和关系的数据集。但是存在以下缺点: 误差积累:实体抽取的错误会影响下一步关系抽取的性能。 实体冗余:由于先对抽取的实体进行两两配对,然后再进行关系分类,没有关系的候...
本文关注的任务是从无结构的文本中抽取实体以及实体之间的关系(实体 1-关系-实体 2,三元组),这里的关系是我们预定义好的关系类型,例如下图: 目前有两大类方法,一种是使用流水线的方法(Pipelined Method)进行抽取:输入一个句子,首先进行命名实体识别,然后对识别出来的实体进行两两组合,再进行关系分类,最后把存在实...
探索图像数据中的隐藏信息:语义实体识别和关系抽取的奇妙之旅 1. 简介 1.1 背景 关键信息抽取 (Key Information Extraction, KIE)指的是是从文本或者图像中,抽取出关键的信息。针对文档图像的关键信息抽取任务作为OCR的下游任务,存在非常多的实际应用场景,如表单识别、车票信息抽取、身份证信息抽取等。然而,使用人力从...
探索图像数据中的隐藏信息:语义实体识别和关系抽取的奇妙之旅 1. 简介 1.1 背景 关键信息抽取 (Key Information Extraction, KIE)指的是是从文本或者图像中,抽取出关键的信息。针对文档图像的关键信息抽取任务作为OCR的下游任务,存在非常多的实际应用场景,如表单识别、车票信息抽取、身份证信息抽取等。然而,使用人力从...
基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习主要由两类方法。其中参数共享的方法简单易实现,在多任务学习中有着广泛的应用。 Zheng 等人提出的新的标注策略,虽然目前还存在一些问题(例如无法识别重叠实体关系),但是给出了一种新的思路,真正的做到了两个子任务合并成了一个序列标注问题,在这套标注策略上也可以进行更多...
总结 3 参数共享的方法越来越多的被用于基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习中,这种方法在多任务中有着广泛的应用且简单容易实现。如何将这两类任务更好的结合起来进行端到端关系抽取任务是下一步研究的重要趋势,我们期待有更好的方法出现。
探索图像数据中的隐藏信息:语义实体识别和关系抽取的奇妙之旅 1. 简介 1.1 背景 关键信息抽取 (Key Information Extraction, KIE)指的是是从文本或者图像中,抽取出关键的信息。针对文档图像的关键信息抽取任务作为OCR的下游任务,存在非常多的实际应用场景,如表单识别、车票信息抽取、身份证信息抽取等。然而,使用人力从...
基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习 联合学习(Joint Learning)一词并不是一个最近才出现的术语,在自然语言处理领域,很早就有研究者使用基于传统机器学习的联合模型(Joint Model)来对一些有着密切联系的自然语言处理任务进行联合学习。例如实体识别和实体标准化联合学习,分词和词性标注联合学习等等。最近,研究者们在...
命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)和实体关系抽取(Entity Relationship Extraction)是机器翻译中的两个关键任务,本文将详细介绍这两个方法及其在机器翻译中的应用。 一、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER) 命名实体识别是一种识别文本中特定类别实体(如人名、地名、组织机构名等)的技术。NER在机器...