一般来说,“关系”是“实体关系”的简称;“实体关系”是“实体及其关系”的简称。 图2-1中,“姚明”和“李秋平”代表了两个人,是两个实体,而“徒弟”是两个实体之间的关系。因此,当知识图谱中的全部或部分节点为实体时,我们会称实际身份为实体的两个节点及其关系,即(实体1, 关系, 实体2),为“实体及其关系...
属性抽取背景:信息抽取是从非结构化、半结构化文本中将有价值的信息转化为结构化数据的过程,在抽取的过程中,根据抽取的内容不同又分为关系抽取、事件抽取、属性抽取。 采集特定实体的属性信息。比如人物实体的生日、性别、国籍等,都是它的属性信息,通过属性抽取,通过多个数据源的获取,我们就可以通过丰富的属性信息来较...
数据层其实就是存储所有的三元组信息的知识库, 而模式层才是知识图谱的核心, 它是对数据层知识结构的一种提炼, 通常需要借助本体库来存储, 通过在模式层上建立一些约束和规则, 规范实体、 关系、 实体属性、 属性值之间的联系, 以及完成在知识图谱上的一些推理。 知识图谱的构建主要包括五个过程, 如下图 2-1 ...
1.命名实体识别介绍 **命名实体识别(Named Entity Recoginition, NER)**旨在将一串文本中的实体识别出来,并标注出它所指代的类型,比如人名、地名等等。具体地,根据MUC会议规定,命名实体识别任务包括三个子任务: 实体名:人名、地名、机构名等 时间表达式:日期、时间、持续时间等 ...
彩蛋:百度2020关系抽取比赛的baseline可以采取哪些方法? 实体关系抽取(Entity and Relation Extraction,ERE)是信息抽取的关键任务之一。ERE是级联任务,分为两个子任务:实体抽取和关系抽取,如何更好处理这种类似的级联任务是NLP的一个热点研究方向。 本文结构
首先，实体关系抽取通常涉及识别文本中的主体、谓语和宾语，形成如(榆林神木，矿藏，镁)这样的SPO三元组。这个三元组可以解读为：榆林神木拥有矿藏属性，其值为镁。它既可以被视为实体关系，也可以看作是实体属性的描述，即(实体，属性，属性值)的形式。手动标注三元组的成本高昂，特别是当知识图谱需要...
提高关系抽取的准确率.利用旅游领域的语料集进行测试,实验表明,相对于LM算法和PSO算法,这两个算法相融合的改进算法具有更好的可行性和准确率,适合用于实体属性关系识别与抽取中.(3)由于深度学习方法可以自动学习文本组合特征,比人工选取的特征更利于分类,本文提出了基于深度信念网络(DBN)的实体属性关系抽取方法.该方法...
三元组抽取(实体-关系-实体,实体-属性-属性值)-- 模型训练&预测 功能,可用于非结构化文本抽取三元组,在构建知识图谱三元组数据时可提供帮助作用 使用方式 ·训练 调用train模块下的model_train.py文件 python train/model_train.py ·预测 调用主工程目录下的model_predict.py文件 注意, 预测时优于jso...
摘要 本发明公开了一种实体与属性关系的动态抽取方法,该方法包括:获取文本数据;基于动态实体属性关系库和训练模型,从文本数据中动态抽取实体与属性的各项特征。此外,本发明还提供了一种服务器及可读存储介质,采用本发明构建了动态的实体属性关系库和训练模型,并能够从文本数据中自动地抽取实体与属性的各项特征。新闻...