此前,达观数据曾在2019年用“智能文档审阅系统”工业级的产品参与了学术评测,且仅用2周时间斩获CCKS 2019“公众公司公告信息抽取”任务亚军殊荣,如今在2020年以评测任务组织方的身份,再次参与其中,并发布了以金融行业研报为数据基础的“基于本体的金融知识图谱自动化构建技术评测”任务。 任务介绍 金融研报是各类金融研...
在给定图谱模式和种子知识图谱的条件下,评测内容为自动地从研报文本中抽取出符合图谱模式的实体、关系和属性值,实现金融知识图谱的自动化构建。 1.2 其他相关信息 笔者GitHub代码 [1] ,最终排名为第五名 : 2.目前方案 由于评测包含的子任务比较多,有实体识别、关系抽取和属性抽取;可使用的技术也非常多,有监督,无...
面向中文短文本的实体链指、面向中文电子病历的医疗实体及事件抽取、面向金融领域的小样本跨类迁移事件抽取、面向金融领域的篇章级事件主题与要素抽取、基于本体的金融知识图谱自动化构建技术评测、基于标题的大规模商品实体检索以及面向试验鉴定的命名实体识别。
此前,达观数据曾在2019年用“智能文档审阅系统”工业级的产品参与了学术评测,且仅用2周时间斩获CCKS 2019“公众公司公告信息抽取”任务亚军殊荣,如今在2020年以评测任务组织方的身份,再次参与其中,并发布了以金融行业研报为数据基础的“基于本体的金融知识图谱自动化构建技术评测”任务。 任务介绍 金融研报是各类金融研...
此前,达观数据曾在2019年用“智能文档审阅系统”工业级的产品参与了学术评测,且仅用2周时间斩获CCKS 2019“公众公司公告信息抽取”任务亚军殊荣,如今在2020年以评测任务组织方的身份,再次参与其中,并发布了以金融行业研报为数据基础的“基于本体的金融知识图谱自动化构建技术评测”任务。
从第一届的“个性化推荐”为赛题，第二届“文本分类”；第三届文本智能信息抽取”，到第四届与CCKS联合举办的“基于本体的金融知识图谱自动化构建技术评测”，达观数据持续通过在技术与应用场景之间搭建互通的桥梁，让优秀的技术在解决实际问题中发挥最大价值。在第十四届全国知识图谱与语义计算大会现场，达观数据副...
从第一届的“个性化推荐”为赛题,第二届“文本分类”;第三届文本智能信息抽取”,到第四届与CCKS联合举办的“基于本体的金融知识图谱自动化构建技术评测”,达观数据持续通过在技术与应用场景之间搭建互通的桥梁,让优秀的技术在解决实际问题中发挥最大价值。
从第一届的“个性化推荐”为赛题,第二届“文本分类”;第三届文本智能信息抽取”,到第四届与CCKS联合举办的“基于本体的金融知识图谱自动化构建技术评测”,达观数据持续通过在技术与应用场景之间搭建互通的桥梁,让优秀的技术在解决实际问题中发挥最大价值。
任务六:基于本体的金融知识图谱自动化构建技术评测 • 任务七:基于标题的大规模商品实体检索 • 任务八 :面向试验鉴定的命名实体识别 报名情况 • 共有4056支队伍报名参加评测任务 (2019年1666支,2018年288), 608支队伍提交结果 • 参赛热度逐年增加,完成度可以进一步提高 评测结果提交 • 评测结果通过...
ccks2020基于本体的金融知识图谱自动化构建技术评测第五名方法总结.zip 知识图谱是一种结构化的知识表达形式,它以图形的方式组织和存储了大量实体(如人、地点、事件等)及其相互关系。在知识图谱中,实体作为节点,实体之间的各种语义关联则通过边进行连接,形成了一个庞大的数据网络。 知识图谱的核心价值在于其能够精确、...