知识图谱构建是应用这些知识图谱的基础,而面对生活和企业中数据的爆发式增长,自动化知识图谱构建显得越来越重要。从非结构化文本中自动抽取三元组知识并构建知识图谱需要用到的核心技术就是命名实体识别和关系抽取,现在已经有了很多相关的具体算法和模型,对于这些大家可以看顶会论文和技术分享,我们主要来介绍几个专门面向中文的命名实体识别和关系抽
关系抽取定义为两个或多个实体之间的联系,关系抽取就是自动识别实体之间的某种语义关系。根据数据源的不同,关系抽取分为三类:a,面向结构化文本的关系抽取 b,面向非结构化文本的抽取c,面向半结构化的文本抽取;根据抽取的范围不同:a,关系抽取可以分为句子级别的关系抽取和语料或篇章级的关系抽取。 基于神经网络的关系...
PyHanlp 是HanLP的Python接口，具备功能完善、性能高效等特性。BosonNLP 是一个商业化的中文语义分析API，提供对时间、地点、人名、组织名等实体的识别。关系抽取方面，DeepKE、Jiagu 和 DeepDive 是中文领域的开源工具。DeepKE 支持基于深度学习的关系抽取，提供多种模型。Jiagu 提供多种自然语言处理功能，包...
有些平台提供了免费的数据标注工具,如Label Studio、Br的歌、和Tagcrowd等。这些工具通常具有可视化界面,使得标注过程更加直观和简单。 Python库:Python中有许多库可以用于命名实体识别和关系抽取,如spaCy、StanfordNLP、Gensim等。这些库提供了丰富的功能和灵活性,使得我们可以轻松地构建自己的模型并进行实验。为了快速打标...
An Open Toolkit for Knowledge Base Population(DeepKE是一个支持低资源、长篇章的开源知识抽取工具,具备命名实体识别、关系抽取和属性抽取等功能) deepke.zjukg.cn/ Resources Readme License MIT license Code of conduct Code of conduct Activity Stars 0 stars Watchers 0 watching Forks 0 forks ...
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An Open Toolkit for Knowledge Base Population(DeepKE是一个支持低资源、长篇章的开源知识抽取工具,具备命名实体识别、关系抽取和属性抽取等功能) - LibraNnnn/DeepKE
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