通过抽取实体关系,我们可以获得丰富的语义信息,并构建起实体之间的联系。基于知识图谱的实体关系抽取算法在信息检索、问答系统、知识推理等领域具有重要的应用价值。 一、实体关系抽取算法的研究现状 1.传统方法 传统的实体关系抽取方法主要基于规则和模式匹配,借助预定义的语法和语义规则来提取实体之间的关系。这些方法依赖...
基于知识图谱的实体关系抽取算法可以分为四大类,分别是基于模式匹配的算法、基于无监督学习的算法、基于有监督学习的算法、以及基于深度学习的算法。 其中,基于模式匹配的算法是最早出现的实体关系抽取算法。其基本思想是在文本中寻找特定的句法结构或者词汇组合,通过匹配这些模式实现实体关系的提取。然而,由于该算法需要人工...
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
金融界2025年1月17日消息,国家知识产权局信息显示,国网天津市电力公司取得一项名为“一种基于深度学习算法的审计知识图谱实体抽取方法”的专利,授权公告号CN 114417835 B,申请日期为2021年12月。 天眼查资料显示,国网天津市电力公司,成立于1989年,位于天津市,是一家以从事电力、热力生产和供应业为主的企业。企业注册...
Model.py ---定义算法模型(包括Word2Vec训练器在内) Main.ipynb ---训练模型的主入口 简介 NER and RE in medical insurance。用于医疗领域的知识图谱构建,通过DL中的相关算法,实现领域实体的命名实体识别和关系抽取。 暂无标签 保存更改 发行版 暂无发行版 ...