传统的实体识别与关系抽取需要编程实现,非常麻烦,而且效果也不是特别好。借助kimi这样的大模型AI工具,不仅简单就可以实现实体识别与关系抽取,还有更好的效果。 将文本文件上传,然后在kimi中输入提示词: 对文本内容进行命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)和关系抽取(Relation Extraction, RE),将识别到的实体【...
借助kimi这样的大模型AI工具,不仅简单就可以实现实体识别与关系抽取,还有更好的效果。 将文本文件上传,然后在kimi中输入提示词: 对文本内容进行命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)和关系抽取(Relation Extraction, RE),将识别到的实体【元语智能】和其他实体之间的关系按照严谨的实体关系三元组的方式进行返回,...
借助kimi这样的大模型AI工具,不仅简单就可以实现实体识别与关系抽取,还有更好的效果。 将文本文件上传,然后在kimi中输入提示词: 对文本内容进行命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)和关系抽取(Relation Extraction, RE),将识别到的实体【元语智能】和其他实体之间的关系按照严谨的实体关系三元组的方式进行返回,...