马尔可夫逻辑是一种概率逻辑推理方法,它在知识图谱构建中有着广泛的应用,尤其在实体属性抽取方面有着独特的优势。 一、马尔可夫逻辑在知识图谱构建中的基本原理 马尔可夫逻辑是一种概率逻辑推理方法,它是概率逻辑网络(probabilistic logic network, PLN)的一种扩展。马尔可夫逻辑通过将逻辑表达式转化为概率分布,从而实现逻辑...
实体识别和关系抽取是构建知识图谱的关键步骤,通过识别文本中的实体和抽取实体之间的关系,可以自动化地构建和更新知识图谱。本文将综述目前常用的实体识别和关系抽取方法。 一、实体识别方法 1.规则模板方法:基于事先定义的规则模板,通过匹配模板中的词语、词性或语法关系来识别实体。这种方法适用于特定领域和特定实体类...
2.远程监督方法:通过利用外部知识库,如维基百科等,自动生成标注数据,并利用该数据训练模型,可以减少手工标注数据的需求,提高实体识别和关系抽取的效果。 3.引入上下文信息:考虑实体或关系周围的上下文信息,如词性、词义等,可以提高实体识别和关系抽取的准确性。 总结起来,实体识别和关系抽取是知识图谱构建过程中的重要步...
该方 法对输入的文本进行建模,把句子中的每个词转换为词向量;利用BILSTM处理分布式向量得到句子特征;使用 CRF标注并抽取实体,得到最终结果。实验结果表明,该方法的准确率和召回率更高,F1值提升约8%,具有更强 的适用性。 关键词 知识图谱 实体抽取 神经网络 词向量BILSTM_CRF模型 中图分类号 TP391 文献标识码 ...
一种基于深度学习算法的审计知识图谱实体抽取方法,如图1所示,包括以下步骤: [0038] 步骤1、输入审计记录中审查过程描述文本序列; [0039] 所述步骤1的具体方法为: [0040] 审计记录中审查过程描述文本w={w1,w2, … ,wn},其中wi表示文本中第i个词,n为输入序列的长度。
一种面向知识图谱构建的实体关系抽取方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,一种面向知识图谱构建的实体关系抽取方法及系统说明:本发明公开了一种面向知识图谱构建的实体关系抽取方法及系统,首先获取领域中非结构化文本,并进行数据预处...专利查询请上爱企查
一种基于深度学习算法的审计知识图谱实体抽取方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于深度学习算法的审计知识图谱实体抽取方法说明:本发明涉及一种基于深度学习算法的审计知识图谱实体抽取方法,包括以下步骤:步骤1、输入审计记录中...专利查询请上爱企查
一种面向知识图谱构建的实体关系抽取方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,一种面向知识图谱构建的实体关系抽取方法及系统说明:本发明公开了一种面向知识图谱构建的实体关系抽取方法及系统,方法包括:数据预处理:对用户提交的数据文件...专利查询请上爱企查
一种预训练模型知识图谱实体关系抽取方法及装置专利信息由爱企查专利频道提供,一种预训练模型知识图谱实体关系抽取方法及装置说明:本发明公开了一种预训练模型知识图谱实体关系抽取方法及装置,基于蚁群算法,蚁群算法的基本原理可以...专利查询请上爱企查
8.本发明的方法所采用的技术方案是:一种面向知识图谱构建的实体关系抽取方法,包括以下步骤: 9.步骤1:获取领域中非结构化文本,并进行数据预处理,标注文本中出现的实体、实体类型和实体之间的关系,得到训练数据; 10.步骤2:构建神经网络模型; 11.所述神经网络模型,由依次连接的prompt层、预训练语言模型plm和类集中化...