BosonNLP实体识别引擎基于自主研发的结构化信息抽取算法,F1分数达到81%,相比于StanfordNER高出7个百分点。通过对行业语料的进一步学习,可以达到更高的准确率。 BosonNLP项目官方地址: BosonNLP 是一个更加商业化的中文语义分析API,其中,对于命名实体识别任务,可以识别时间、地点、人名、组织名、公司名、产品名、职位这几...
关系抽取定义为两个或多个实体之间的联系,关系抽取就是自动识别实体之间的某种语义关系。根据数据源的不同,关系抽取分为三类:a,面向结构化文本的关系抽取 b,面向非结构化文本的抽取c,面向半结构化的文本抽取;根据抽取的范围不同:a,关系抽取可以分为句子级别的关系抽取和语料或篇章级的关系抽取。 基于神经网络的关系...
PyHanlp 是HanLP的Python接口，具备功能完善、性能高效等特性。BosonNLP 是一个商业化的中文语义分析API，提供对时间、地点、人名、组织名等实体的识别。关系抽取方面，DeepKE、Jiagu 和 DeepDive 是中文领域的开源工具。DeepKE 支持基于深度学习的关系抽取，提供多种模型。Jiagu 提供多种自然语言处理功能，包...
命名实体识别(NER)和关系抽取是知识图谱构建中的两个关键任务。命名实体识别(NER)的任务是识别文本中的实体,并为它们分配相应的类别标签。关系抽取则是从文本中提取实体之间的关系。这两个任务对于构建知识图谱至关重要,因为它们可以帮助我们更好地理解文本内容,并从中提取有用的信息。为了完成这些任务,我们可以使用一...
An Open Toolkit for Knowledge Base Population(DeepKE是一个支持低资源、长篇章的开源知识抽取工具,具备命名实体识别、关系抽取和属性抽取等功能) - LibraNnnn/DeepKE
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