实体关系抽取的目标是从文本中提取实体之间的关系,用于构建知识图谱的数据。 实体关系抽取方法的研究一直是自然语言处理领域的热点研究方向。在过去的几年中,研究人员提出了许多不同的实体关系抽取方法,包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。 首先,基于规则的方法是最早的实体关系抽取方法之一。
实体关系抽取是构建知识图谱的重要环节之一,它的作用是从文本中自动识别和提取实体之间的关系。本文将探讨知识图谱构建中的实体关系抽取方法,深入研究其应用和挑战。 一、实体关系抽取的意义与应用 实体关系抽取的目标是从大量的文本数据中自动识别和提取出实体之间的关联关系,为后续的知识图谱构建提供数据支持。实体关系...
实体关系抽取作为知识图谱构建任务中的重要组成部分之一,它旨在将互联网上的非结构化文本信息中有用的实体以及实体间的关系抽取出来,以三元组(实体,关系,实体)的形式存储,逐步构建实体关系网络,为后续的知识图谱构建以及各领域中的拓展研究任务做基础.最近几年来,越来越多的人使用深度学习的方法来实现实体关系抽取任务...
面向计算机领域的多模态知识图谱构建方法研究 实体的对齐,图像的分类以及图像间关系的发现.本课题的主要研究工作如下: 1)设计实现了一种基于图排序和最大信息增益的领域实体抽取方法.在领域文本资源中利用实体的... 郑理欣 - 河北科技大学 被引量: 0发表: 2022年 面向中文知识图谱构建的知识抽取方法研究与实现 知识...
Finally, the problems to be solved in the current hot areas are summarized, and the future development trend of entity-relationship extraction methods in the knowledge graph is also prospected.张西硕柳林王海龙苏贵斌刘静Journal of Frontiers of Computer Science & Technology...
实体关系抽取能够自动、准确地从大量数据中获取知识,并以结构化形式表示和存储。因此,实体关系抽取的正确性直接影响到知识图谱构建的准确性和后续知识图谱应用效果。然而,针对复杂结构、开放领域、多语言、多模态、小样本数据和实体关系联合抽取等不同研究热点,现存的实体关系抽取方法仍存在一些局限性。基于当前实体关系...
基于Seq2seq实体关系联合抽取的电力知识图谱构建 提出了一种基于Seq2seq半指针半标注法的对输电规程文本实体关系进行联合抽取方法,构建了电力知识图谱.该方法首先使用指针网络解码提高实体抽取的准确性解决了关系抽取... 何俊,刘鹏,聂勇,... - 《实验室研究与探索》 被引量: 0发表: 2022年 基于依存句法分析的电网...