从数据处理,实体识别、关系抽取,到neo4j入库部署。 如何从大规模新闻数据中和构建企业关系图谱? 如何在大规模无标注数据的情况下进行实体识别? 如何用远程监督、bootstraping方式抽取关系? NLP项目如何部署? 你将在这里学到如何从0到1构建一个企业关系知识图谱。#知识图谱#自然语言处理 ...
第一章 NLP和LM基础知识 1、自然语言处理基础 图灵测试(模仿游戏)鸭子定律 NLP综述:Advances in NLP 介绍了过去几十年的发展过程 NLP基本任务:词性标注、命名实体的识别、共指消解、依存句法、中文自动分词; 基础应用:搜索引擎:匹配query和document相似度(文本匹配)、返回相关广告、知识图谱;智能音箱;机器翻译;情感分...
📜 索引过程:GraphRAG 的索引包括将输入语料库分割成文本单元、提取实体和关系、进行层次聚类并生成社区摘要。 微软开源的 GraphRAG,通过创建知识图谱来增强模型的推理和生成性能,助力处理复杂问题和大规模数据集。 #AI #机器学习 #GraphRAG #数据科学 #NLP #创新 #知识图谱 #大数据...