利用CNN与双向LSTM融合的技术进行实体关系抽取。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
实体关系抽取的主要目标是识别网络文本中存在的实体，并从中提取出实体间所蕴含的隐藏关联。学术研究已经证实，深度神经网络在执行实体关系抽取任务时展现出可行的潜力，并且在性能上超越了传统的实体关系抽取技术。现有的关系抽取方法普遍采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）作为基础模型。然而，CNN仅能捕捉相邻词汇之间的关联性，同时忽视了非相邻词汇之间的联系。此外，尽管LSTM能够考虑到词汇间的长距离依赖关系，但其特征提取能力仍然存在不足之处。为解决上述问题，本文提出了一种融合了CNN和LSTM结构的实体关系抽取方法，并通过三种不同的组合策略对该方法进行了实验验证，最终结果表明该方法的有效性得到了充分的证明，并且在F1值指标上取得了显著的进步。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于CNN与双向LSTM融合技术的实体关系抽取

优质

本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的技术，旨在提升实体间关系的自动识别精度。通过有效捕捉文本中的局部特征及上下文信息，此方法在多个数据集上取得了优异的结果，为自然语言处理领域提供了有力工具。实体关系抽取的目标是识别网络文本中的实体，并提取出这些实体之间的隐含关系。研究表明，在此任务上使用深度神经网络具有可行性并且优于传统方法。目前常用的关系抽取技术主要依赖于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）。然而，这两种模型存在各自的局限性：CNN仅关注连续词的相关性而忽略了非连续的词语之间的关联；相比之下，虽然LSTM能够考虑到较长距离词汇间的相关性问题，但在特征提取方面却显得不足。针对这些问题，本研究提出了一种结合了CNN和LSTM的优势的方法来进行实体关系抽取，并通过三种不同的组合方式进行了实验验证，结果显示该方法在F1值上有显著的提高。

实体与关系抽取：利用TensorFlow和BERT的技术方法，实现管道式的实体和关系抽取。

优质

本项目采用TensorFlow框架及BERT模型，致力于开发高效精准的实体与关系抽取系统，通过构建流水线式处理流程，增强自然语言理解能力。基于TensorFlow的实体关系提取方法首先利用多标签分类模型确定句子的关系类型。接着将句子与可能存在的关系类型输入到序列标注模型中，该模型负责识别出句中的实体信息。最终结合预测得到的关系及实体输出实体-关系列表：（实体1，关系，实体2）。这种方法以管道式的方式处理了从判断句子间关系种类到提取具体实体的整个过程。

【MATLAB项目实战】利用卷积神经网络和双向长短时记忆网络融合技术进行锂离子电池剩余使用寿命预测(CNN-LSTM)

优质

本项目运用CNN与LSTM结合的技术，通过分析锂离子电池的数据，实现对电池剩余使用寿命的有效预测。采用MATLAB平台，展开深度学习模型的构建与优化。针对锂离子电池剩余使用寿命（RUL）传统预测方法存在的精确度与稳定性较低等问题，结合卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络的特点，设计了一种新的锂离子电池剩余使用寿命预测方法。为了充分利用电池数据的时间序列特性，采用卷积神经网络提取锂离子电池容量数据的深层特征，并利用BiLSTM 神经网络的记忆功能保留数据中的重要信息，以预测电池RUL的变化趋势。通过使用NASA提供的锂离子电池数据进行实验验证，结果表明CNN-BiLSTM方法具有更高的预测稳定性和精度。

【MATLAB项目实战】利用卷积神经网络和双向长短时记忆网络融合技术进行锂离子电池剩余使用寿命预测(CNN-LSTM)

优质

本项目采用CNN与LSTM结合的方法，通过MATLAB实现对锂离子电池剩余使用寿命的精准预测，旨在提升电池管理系统效能。针对锂离子电池剩余使用寿命（RUL）传统预测方法精确度与稳定性较低的问题，结合卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的特点，设计了一种新的锂离子电池剩余使用寿命预测方法。为了更好地利用电池数据的时间序列特性，采用CNN来提取锂离子电池容量数据的深层特征，并通过BiLSTM的记忆功能保留其中的重要信息，以预测RUL的变化趋势。实验中使用了NASA提供的锂离子电池数据集，结果显示，所提出的CNN-BiLSTM模型具有更高的预测稳定性和精度。

实体关系抽取

优质

实体关系抽取是自然语言处理中的关键技术，涉及从文本中识别和提取出实体及其实体间的关系。这项技术广泛应用于信息检索、知识图谱构建等领域，对于理解和组织复杂的信息结构至关重要。 Entity_Relation_Extraction 使用双向LSTM神经网络和Attention机制进行英语实体关系提取。该模型将词嵌入作为输入，在SemEval2010 task8数据集上训练，以预测每个实体对的关系类别。经过100次训练后达到了63%的F1分数。实验环境包括使用glove 6b 300d单词嵌入、Python 3.6和PyTorch 1.1来运行预先训练好的模型通过执行python train.py命令进行测试。

基于双向LSTM-CNN的命名实体识别方法

优质

本研究提出了一种结合双向长短时记忆网络与卷积神经网络的新型命名实体识别方法，有效提升了模型对文本序列特征的学习能力。更好的命名实体识别使用双向LSTM-CNN的命名实体识别方法及其Keras实现。与原始论文相比，该实现的不同之处在于： - 不考虑词典的影响。 - 使用存储桶来加快训练速度。 - 用Nadam优化器替代了SGD。结果表明，在大约70个时期内，模型达到了90.9%的测试F1得分。对于给定的架构而言，本段落所取得的结果为91.14（带emb + caps的BILSTM-CNN）。数据集使用的是conll-2003。论文中描述了网络模型，并利用Keras构建该模型。运行脚本通过命令`python3 nn.py`执行。需求： 1) nltk 2) numpy 3) Keras==2.1.2

利用TensorFlow和LSTM进行神经关系提取- Python

优质

本项目采用Python编程语言及TensorFlow框架，运用长短期记忆网络（LSTM）模型实施复杂的自然语言处理任务——神经关系抽取。此方法旨在精准捕捉文本间隐含关联，助力信息检索与知识图谱构建。在TensorFlow中使用LSTM实现神经关系提取OpenNRE。我们提供了一个DEMO网站供您尝试。 OpenNRE是一个开源且可扩展的工具包，它提供了一个统一的框架来实现关系抽取模型。此包适用于以下人群： - 关系抽取新手：我们有手把手教程和详细的文档，不仅可以让您使用关系抽取工具，还可以帮助您更好地了解该领域的研究进展。 - 开发人员：我们易于使用的界面和高性能实现可以加速您在实际应用程序中的部署。此外，我们提供了几个预训练模型，无需任何培训即可投入生产。 - 研究人员：通过我们的模块化设计、各种任务设置和度量工具，您可以轻松地对自己的模型进行实验。我们还为不同的关系提取设置提供了几个最常用的基准。对于需要提交NLP作业以给教授留下深刻印象的人群来说，凭借最先进的模型，这个软件包绝对可以帮助您在同学中脱颖而出！该包主要由高天宇、徐涵、曹淑莲、Lumin Tang、Yankai Lin和Zhiyuan Liu贡献开发。关系抽取是一项自然语言处理(NLP)任务，旨在从文本中抽取出实体之间的语义关系。

Python中使用TensorFlow进行神经网络实体关系抽取

优质

本简介探讨了利用Python语言和TensorFlow框架实现神经网络在实体关系抽取中的应用，详细介绍模型构建及训练过程。使用TensorFlow实现神经网络实体关系抽取涉及构建一个能够识别文本中实体间关系的模型。这通常包括数据预处理、选择合适的架构（如循环神经网络或卷积神经网络）、定义损失函数以及训练过程等步骤。此任务要求对自然语言处理和深度学习有深入的理解，并且需要熟悉TensorFlow框架的具体应用方法。

BERT-wwm+CNN+双向往复LSTM

优质

简介：本研究提出一种结合预训练模型BERT-wwm、卷积神经网络(CNN)及双向向复LSTM架构的新颖文本分类方法，显著提升自然语言处理任务性能。 bert_wwm结合CNN和双向LSTM模型

利用压缩感知技术进行双向中继信道估计

优质

本研究探讨了在无线通信网络中的双向中继信道环境下，应用压缩感知技术实现高效、准确的信道状态信息获取方法。通过创新算法优化资源使用效率，为复杂通信场景下的数据传输提供强有力的技术支持。本段落探讨了基于压缩感知技术的双向中继信道估计方法以及基于压缩感知技术的一般信道估计技术。这两种研究方向都利用了压缩感知在信号处理中的优势来提高通信系统的性能和效率。