Advertisement

数据集中的关系抽取与信息提取

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
数据集中的关系抽取与信息提取探讨了从大规模数据集中自动识别和抽取出实体间的关系及有用信息的技术方法，涵盖模式匹配、机器学习等手段。 根据《知识图谱发展报告2018》的介绍，框架主要设计有以下五大功能： - 知识表示学习（Knowledge Representation Learning） - 实体识别与链接（Entity Recognition and Linking） - 实体关系抽取（Entity Relation Extraction） - 事件检测与抽取（Event Detection and Extraction） - 知识存储与查询（Knowledge Storage and Query） 此外，还包括知识推理功能。因此，该框架将包含六个主要的功能模块：krl、erl、ere、ede、ksq和kr以及其他辅助功能模块。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 数据集中的关系抽取与信息提取
    优质
    数据集中的关系抽取与信息提取探讨了从大规模数据集中自动识别和抽取出实体间的关系及有用信息的技术方法，涵盖模式匹配、机器学习等手段。 根据《知识图谱发展报告2018》的介绍，框架主要设计有以下五大功能： - 知识表示学习（Knowledge Representation Learning） - 实体识别与链接（Entity Recognition and Linking） - 实体关系抽取（Entity Relation Extraction） - 事件检测与抽取（Event Detection and Extraction） - 知识存储与查询（Knowledge Storage and Query） 此外，还包括知识推理功能。因此，该框架将包含六个主要的功能模块：krl、erl、ere、ede、ksq和kr以及其他辅助功能模块。
     
  • 信息抽取与关系抽取的300页综述
    优质
    该文是一篇关于信息抽取与关系抽取领域的详尽综述，全文共300页，深入探讨了相关技术的发展历程、最新进展及未来趋势。 这是2018年CCKS会议上的关于关系抽取的综述性tutorial，对学习知识图谱具有重要意义。
     
  • DuIE2.0数据集中的关系抽取
    优质
    简介：DuIE2.0数据集致力于提供大规模中文文本中实体关系的标注信息，促进复杂关系抽取的研究与发展。 关系抽取任务采用DuIE2.0数据集，该数据集包含超过43万三元组、21万条中文句子及定义的48种预设的关系类型。具体而言： - **关系模式**：包括48个预设的关系类别，其中43个为简单O值类型，5个是复杂O值类型。 - **训练集**：包含约17万个句子及其对应的SPO（主体、谓语和宾语），用于模型的训练。 - **验证集**：包含2万条句子及对应关系，同样包括了SPO信息，主要用于参数调试与竞赛模型训练过程中的性能调整。 - **测试集**：由大约2万句组成，并未提供其中对应的SPO数据。此部分的数据被用于最终系统的评估效果。 为了防止针对测试数据的过度优化或调试，在测试集中会加入额外的混淆数据以增加挑战性。
     
  • WebNLG：NLP关系抽取的开源数据集
    优质
    WebNLG数据集是一个开源资源，专注于自然语言处理中的语义信息抽取任务，旨在促进从文本到结构化数据转换的研究进展。 《A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction》这篇论文的数据集包含5019个训练样本、500个验证样本以及703个测试样本。
     
  • 中文文学实体关系抽取数据集
    优质
    中文文学实体关系抽取数据集是一份专为中文文本设计的数据集合，包含大量文学作品中的实体及其实体间的关系信息，旨在促进自然语言处理领域内的研究与应用。 基于几个可用的命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）数据集，定义了7个实体标签和9个关系标签。每个实体都由带有多个属性的T标签标识；每个关系则通过R标签进行标注，并且该标签可以具有多种属性。
     
  • CCKS2019-IPRE人物关系抽取数据集
    优质
    CCKS2019-IPRE人物关系抽取数据集是由中国中文信息学会主办的比赛所使用的数据集，用于评估参赛者在从文本中自动识别和提取人物之间复杂关系的能力。 数据可以分为三个主要部分：训练集、验证集和测试集。数据有两种粒度级别：句子级别的关系以及包含多个句子的关系包。此外，还有用于训练词向量和语言模型的大规模无标注语料。
     
  • Cora数据集中科研论文的头部信息抽取
    优质
    本研究聚焦于从Cora数据集中的科研文献提取关键头部信息，旨在提升学术资源管理和检索效率。通过先进的自然语言处理技术，确保科研工作者能更高效地获取所需资料。 《Cora数据集在科研论文头部信息抽取中的应用》 Cora数据集是学术界广泛使用的数据集之一，在信息抽取（Information Extraction, IE）领域具有重要地位。本资源专注于从论文的开头部分提取关键信息，提供了专门为此任务设计的数据集。尽管整个Cora数据集包含大量文档和数百兆的数据，但这里仅分享了与论文头部信息相关的子集，以满足特定研究需求。 论文头部信息抽取是一项重要的自然语言处理任务，旨在从学术论文的前部段落中提取关键内容，例如作者、标题、摘要及关键词等。这些数据对于文献检索、学术分析和知识图谱构建至关重要。“cora-ie.tar.gz” 和 “cora-refs.tar.gz” 是为这一特定任务定制的数据集。 “cora-ie.tar.gz” 可能包含经过标注的论文头部信息样本，用于训练和评估信息抽取模型。这些样本可能包括XML或CSV格式的文档，每个条目代表一篇论文，并包含了诸如标题、作者列表、出版年份及摘要等字段。研究人员可以利用这些数据来开发深度学习模型（例如BiLSTM-CRF序列标注模型或基于Transformer的BERT模型），以自动识别和抽取关键信息。 “cora-refs.tar.gz” 可能包含有关论文引用关系的数据，这对于理解学术文献之间的相互联系至关重要。通过分析这些引用关系，可以进行文献推荐、影响力评估及学术网络研究等任务。挖掘这些数据能够揭示学术领域的趋势、热点以及潜在的合作模式。 在实际应用中，信息抽取技术可以通过自动化处理大量学术文献来显著提高科研人员的工作效率。例如，自动化的关键词提取有助于快速构建大规模的学科分类体系；作者信息的识别则能帮助追踪学者的研究轨迹和合作模式；而标题与摘要的信息抽取对于形成全面的学术检索系统具有重要作用。 Cora数据集在论文头部信息抽取方面的应用为研究者提供了一个宝贵的资源，促进了信息抽取技术的进步以及学术文献数字化进程。通过深入挖掘和分析这个数据集，我们可以开发出更精准的模型，并更好地理解和利用学术文献中的丰富信息。
     
  • BML-高效提取BGP数据流中的关键信息
    优质
    BML是一种高效的算法工具，专门设计用于从复杂的BGP（Border Gateway Protocol）数据流中精准提取并分析关键信息，优化网络流量管理和路由选择。 标题 BML-从BGP数据流中快速收集你需要的数据 指向的是一个可能的工具或框架，称为BML（Border Gateway Protocol Message Language），它专为处理BGP（边界网关协议）数据流而设计。BGP是互联网上用于路由信息交换的关键协议，它在不同的自治系统（AS）之间定义了如何传递IP数据包的路径。 **BGP基础知识：** BGP是Internet的一种路径矢量协议，其主要任务是在不同的网络之间交换路由信息。每个AS（自治系统）都有自己的路由策略，BGP允许这些AS之间共享这些策略，以便找到最佳的数据传输路径。BGP通过使用TCP作为传输层协议，确保了路由信息的可靠传递。 **BML的用途：** BML可能是为了帮助网络管理员、研究人员或开发者更有效地分析和提取BGP流量中的关键信息。它可能提供了强大的查询和解析功能，使用户能够快速定位特定的路由事件、路由更新或者异常行为，从而更好地理解和监控网络状态。 **BGP数据流分析：** 在实际应用中，BGP数据流包含了大量的路由更新、路径属性、撤销信息等。BML可能提供了对这些复杂数据进行过滤、聚合、分析的能力，使得用户可以快速定位问题，例如检查路由泄漏、探测网络攻击，或者优化网络性能。 **BML的特点：** 1. **高效性**：BML可能设计成高效率的数据处理工具，能够在海量BGP消息中迅速定位所需信息。 2. **灵活性**：用户可能可以根据需求定制查询，比如通过特定的AS号、IP地址或路由前缀来筛选数据。 3. **可扩展性**：BML可能支持与其他工具集成，如日志分析系统、可视化工具等，以增强分析能力。 4. **易用性**：为了方便非专业人士使用，BML可能提供友好的用户界面或者清晰的API文档，降低使用门槛。 **文件名 BML：** 这个文件可能是BML工具的源代码、库文件、文档，或者是用来演示如何使用BML的示例数据。用户需要进一步探索这个文件以了解BML的具体实现和用法。 通过掌握BML，用户能够更有效地管理复杂网络环境，提高网络的安全性和稳定性。
     
  • NYT数据集关系抽取（BIO格式）.zip
    优质
    这是一个包含新闻文章的数据集，用于训练和评估关系抽取模型，采用BIO标注格式标记实体间的关系，便于自然语言处理研究。 本资源是关系抽取公开数据集NYT，已转成BIO格式，可直接用于端到端的关系抽取训练。
     
  • SemEval2010任务8实体关系抽取数据集
    优质
    简介：SemEval2010任务8实体关系抽取数据集是专为评估文本中实体间语义关系自动抽取技术而设计的数据集合，涵盖丰富多样的句子结构和领域知识。 SemEval2010任务8的实体关系抽取数据集已经包含了标注好的语料。