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ACE 2005 命名实体识别与关系抽取

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简介：
ACE 2005是自动内容提取（Automated Content Extraction）计划的一部分，专注于命名实体识别和关系抽取技术的研发，推动信息抽取领域的进步。 ACE 2005 命名实体识别与关系抽取涉及从文本中自动识别出人名、地名、组织机构名称等命名实体，并进一步分析这些实体之间的语义关系，如“X 是 Y 的成员”或“X 在 Y 工作”。

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  • ACE 2005 命名实体识别与关系抽取
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    ACE 2005是自动内容提取（Automated Content Extraction）计划的一部分，专注于命名实体识别和关系抽取技术的研发，推动信息抽取领域的进步。 ACE 2005 命名实体识别与关系抽取涉及从文本中自动识别出人名、地名、组织机构名称等命名实体，并进一步分析这些实体之间的语义关系，如“X 是 Y 的成员”或“X 在 Y 工作”。
     
  • 基于PyTorch的中文三元组抽取（含命名实体识别与关系抽取）.zip
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架的解决方案，用于从文本中自动提取中文三元组信息。它结合了命名实体识别和关系抽取技术，能够高效、准确地处理大规模语料库，为知识图谱构建提供了有力支持。 命名实体识别采用bert_bilstm_crf模型实现，用于从句子中提取主体（subject）和客体（object）。相关功能在bert_bilstm_crf_ner目录下，并且存储的模型位于bert_bilstm_crf_ner/checkpoints/bert_bilsm_crfmodel.pt。 关系抽取则基于bert模型，负责识别主体与客体之间的关系。其相关功能可以在bert_re目录中找到，而用于训练的最佳模型存放在bert_re/checkpoints/best.pt文件里。 有关的具体数据位于data目录下，可以自行查看。
     
  • Python源码_NLP实验_命名实体识别+关系抽取+事件抽取+语义匹配.zip
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    本资源包包含使用Python源代码进行NLP实验的全套资料，涵盖了命名实体识别、关系抽取、事件抽取及语义匹配等关键技术。 该项目是个人毕业设计的源代码，评审分数为95分，并经过严格调试确保可以运行。 项目资源主要适用于计算机、自动化等相关专业的学生或从业者下载使用，也可作为期末课程设计、大作业及毕业设计等学习材料。 此项目具有较高的参考价值。基础能力较强的人可以在该项目的基础上进行修改和调整，以实现类似其他功能。 本人在此完成了一些NLP相关的实验，并收集整理了相关的方法。 目前包括命名实体识别、实体关系抽取、事件抽取以及语义匹配等功能，未来计划添加分类、文本生成及问答系统等其它实验内容。 ## 命名实体识别 与该部分相关的实验在`experimentsner`文件夹中进行，运行脚本位于`experimentsscripts` ## 关系抽取 相关实验在`experimentsrelation_extraction`文件夹内 ## 事件抽取 相关实验在`experimentsevent_extraction`文件夹内 ## 语义匹配 与该部分相关的实验在`experimentssentence_embedding`文件夹中进行
     
  • 中文命名实体识别-实体抽取工具_文章实体抽取_自然语言处理-ChineseNERMSRA
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    ChineseNERMSRA是一款专为中文设计的高效命名实体识别和实体抽取工具，适用于自然语言处理领域中的各类文本分析任务。 在当今的自然语言处理（NLP）领域，实体抽取是一项至关重要的技术。它旨在从文本中识别并分类出具有特定意义的词汇，如人名、地名、组织名等，这些词汇被称为实体。由于中文语法结构和词语多义性的复杂性，这一任务尤其挑战。 本段落将深入探讨一种专门针对中文环境的实体抽取工具——ChineseNERMSRA及其在该领域的应用与实现。Microsoft亚洲研究院开发了这个系统，它专为处理中文文本设计，并采用深度学习技术来准确识别文本中的实体。这不仅推动了中文NLP领域的发展，还提供了强大的研究和实际应用工具。 实体抽取通常包括以下步骤： 1. **预处理**：对输入的中文文档进行分词是基础工作。由于汉语没有明显的单词边界，需要依赖于词汇表和算法来完成这一任务。 2. **特征提取**：基于分词后的文本内容，提取与实体相关的特征信息，如语法类别、上下文等。 3. **模型训练**：使用深度学习技术（例如条件随机场CRF、循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM或Transformer架构）对这些特征进行训练以识别不同类型的实体。 4. **序列标注**：根据从数据中学习到的模式，为每个词汇打上标签，确定其是否属于某个特定类型，并明确该类型的具体属性。 5. **后处理**：通过合并和修正步骤提高实体抽取的整体准确性和完整性。 ChineseNERMSRA的独特之处在于它使用了优化过的深度学习模型。例如，可能采用了双向LSTM或者更先进的架构来结合字符级表示以捕捉汉字的语义信息，并利用丰富的预训练数据以及精心设计的损失函数提升在各种实体类型上的表现能力。 此工具的应用范围广泛，包括但不限于新闻分析、社交媒体监控和知识图谱构建等场景。例如，在新闻报道中可以迅速定位并提取关键人物及事件；社交媒体上则能识别用户讨论的话题及相关的人物信息，为商业决策提供支持。 要使用ChineseNERMSRA，开发者可以通过提供的资源获取源代码以及详细的指导文档来定制自己的实体抽取模型以满足特定的应用需求。 总的来说，作为一款高效的中文实体抽取工具，它不仅展示了深度学习在NLP领域的强大能力，并且极大地促进了对汉语文本的理解和分析。随着技术的进步，未来我们有望看到更加智能、精确的中文实体识别系统应用于更广泛的场景中。
     
  • AgriKG：农业知识图谱——应用于农业的信息检索、命名实体识别与关系抽取等...
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    AgriKG是一款专为农业领域设计的知识图谱工具，提供信息检索、命名实体识别及关系抽取等功能，旨在提升农业生产效率和智能化水平。 由于工作原因，该项目已停止维护。因此项目代码仅供参考，项目中包含的数据可免费用于学术等非商业用途。相关研究请参考论文《AgriKG: 农业知识图谱及其应用》（发表于DASFAA 2019会议）。 本项目是上海市《农业信息服务平台及农业大数据综合利用研究》子课题《上海农业农村大数据共享服务平台建设和应用》的研究成果，由上海市农业委员会信息中心主持。该课题以“致富农民、服务市民、提高行政管理效能”为目标，旨在充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力，重点建设了上海市级农业农村大数据中心，并促进了信息资源的共建共享与创新应用。 华东师范大学数据科学与工程学院作为主要参与单位，在该项目中致力于实现智慧农业的目标。
     
  • 【BERT系列】命名实体识别
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    本专题聚焦于基于BERT模型的命名实体识别技术，深入探讨其原理、应用及优化方法，旨在提升自然语言处理中关键信息抽取的精度与效率。 本段落是关于BERT实战的第二篇内容，重点在于使用BERT进行命名实体识别（序列标注类任务）。准备步骤如下： 1. 环境：Python 3.7；Pytorch 1.3；Transformers库版本2.3。 2. 数据部分需要自行处理和获取。 接下来是实战的代码设置： - 学习率(lr) 设置为5e-5 - 最大序列长度(max_length) 设定为256 - 批次大小(batch_size) 选择8 - 训练轮数(epoches) 定义为20 - 是否使用GPU(cuda)，可以选择开启(True)或关闭(False) 其他参数设置如下： - 梯度最大范数(max_grad_norm): 设置为1 - 需要注意的是，warmup_s部分可能存在排版错误或者信息缺失，请检查原代码确认。
     
  • Python在农业知识图谱中的应用：命名实体识别、实体解析与关系抽取的数据挖掘技术
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    本研究探讨了利用Python进行数据挖掘技术于农业知识图谱中，重点包括命名实体识别、实体解析及关系抽取的应用。通过这些技术的实施，旨在提升农业信息处理效率和智能化水平。 农业知识图谱涵盖了农业领域的命名实体识别、实体解析以及关系抽取等方面的数据挖掘技术。
     
  • 农业知识图谱：在农业领域实现信息检索、智能问答、命名实体识别、关系抽取及实体关系查询
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    本项目致力于构建农业知识图谱，涵盖信息检索、智能问答、命名实体识别、关系抽取和实体关系查询等功能，助力农业领域的智能化发展。 农业知识图谱包括以下组成部分： - hudong_pedia.csv：已经整理好的农业实体的百科页面结构化文件。 - labels.txt：包含5000多个手工标注的实体类别。 - predict_labels.txt：使用KNN算法预测的15万个实体类别的结果。 - wikidata_relation.csv：包含了predict_labels.txt中实体在Wikidata中的三元组关系数据。 - attributes.csv：部分农业实体的属性信息，这些信息直接从互动百科页面获取。 - static_weather_list.csv、weather_plant.csv和city_weather.csv：分别包含气候类型列表、气候与植物种植的关系以及城市与气候之间的关联。
     
  • 关于命名实体识别的综述1
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    本文为一篇关于命名实体识别的研究综述文章，系统地回顾了该领域的发展历程、关键技术及应用现状，并探讨未来研究方向。 命名实体识别是自然语言处理中的一个重要任务，涉及从非结构化的文本中抽取具有特定意义的实体，如人名、组织名、地名等。这项技术起源于MUC-6会议，目的是帮助解决信息过载问题，并提高信息提取效率和准确性。它是信息抽取的一个子领域，其质量直接影响整个系统的性能。 早期的研究主要关注于三类基本专有名词：人名、地名和组织名。随着时间的发展，研究者开始对这些实体进行更细致的分类，例如将地名细分为国家、省份、城市等，并根据职业区分人名如政治家与演员。此外，在特定领域内命名实体识别的应用也逐渐增多，比如生物医学领域的基因名称和蛋白质名称以及社交媒体中的电影、歌曲名称及电子邮件地址。 在技术方法方面，早期的命名实体识别主要依赖人工构建规则，但现在更多地采用监督学习方法，利用标注好的数据自动建立规则或进行序列标注。常见的序列标注模型包括隐马尔科夫模型（HMM）、最大熵马尔科夫模型（MEMM）和条件随机场（CRF）。其中，HMM考虑了上下文信息但假设观测变量间独立，限制了特征选择；而MEMM克服了一些HMM的缺点并成为判别性模型，但它存在标记偏置问题。相比之下，CRF解决了这些问题，并且可能面临训练速度较慢的问题。此外，研究人员还开发出了层叠版本的HMM和CRF以优化性能。 当缺乏大量标注数据时，则采用半监督学习或无监督学习方法（如拔靴法）来利用少量已标注的数据进行知识扩展，通过不断迭代识别新实体及其上下文环境信息。 命名实体识别的应用范围广泛，从新闻分析到社交媒体监控再到生物医学文献的自动化处理都离不开这项技术。随着深度学习的发展，神经网络模型比如Bi-LSTM和Transformer也被引入至该领域中，并进一步提升了实体检测与理解的精度及泛化能力。 总之，命名实体识别是信息抽取以及自然语言处理不可或缺的一部分，在推动文本理解和信息提取智能化水平方面发挥着重要作用。未来，伴随着大数据技术和人工智能技术的发展进步，预计这项技术能够实现更高效准确地进行实体检测和理解工作，并为各个行业的信息管理和决策提供强有力的支持。
     
  • 中文命名实体识别与实体抽取项目实践——基于TensorFlow和PyTorch的BiLSTM+CRF模型
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    本项目专注于利用TensorFlow和PyTorch框架实现BiLSTM结合CRF算法进行中文文本中的命名实体识别及实体提取，旨在提升模型在自然语言处理任务中的表现。 中文命名实体识别涉及实体抽取技术，可以使用TensorFlow或PyTorch框架结合BiLSTM+CRF模型进行处理。数据文件夹内包含三个开源的数据集：玻森数据、1998年人民日报标注数据以及MSRA微软亚洲研究院的开源数据。其中，玻森数据包含了六种不同的实体类型；而人民日报语料和MSRA通常只提取人名、地名及组织名称这三种类型的实体信息。首先运行文件夹内的Python脚本以处理这些原始数据集，并为后续模型训练做好准备。