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实体关系抽取

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简介：
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。

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  • 实体关系抽取
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    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。
     
  • 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。
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    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。
     
  • 关于NLP中实体关系抽取方法的总结
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    本文对自然语言处理中的实体关系抽取方法进行了全面回顾与分析，旨在为研究者提供一个清晰的方法概览和未来发展方向。 Q1：与联合抽取相比，Pipeline方法有哪些缺点？ Q2：除了LSTM+CRF之外，NER还有哪些解码方式？如何解决嵌套实体问题？ Q3：在关系分类中，Pipeline常用的有哪些方法？怎样应用弱监督和预训练机制以应对高复杂度的问题，并进行一次性的关系分类处理？ Q4：什么是关系重叠问题？ Q5：联合抽取的难点在哪里？总体上来说，联合抽取的方法有哪些以及它们各自的缺点是什么？ Q6：请介绍基于共享参数的联合抽取方法。 Q7：请解释一下基于联合解码的联合抽取方法。 Q8：实体关系提取领域目前的技术前沿和面临的挑战有哪些？如何在低资源条件下及处理复杂样本时进行有效的实体与关系抽离，以及图神经网络的应用？ 彩蛋：2020年百度举办的关系抽取比赛中的基准模型可以采用哪些策略或技术？
     
  • 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”。
     
  • SemEval2010任务8实体关系抽取数据集
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    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。
     
  • 中文文学实体关系抽取数据集
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    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。
     
  • 基于LLM的NER与实体关系抽取(EIF)
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    EIF是一款创新的应用程序，它利用大型语言模型执行精准的命名实体识别及复杂实体间的关系抽取，为自然语言处理领域带来革新。 项目介绍 - 数据目录：包含项目的相关数据文件。 - 预训练LLM目录：存放预训练的大型语言模型文件。 - 模型保存目录：用于存储项目中生成或使用的各种模型。 注意事项： 如果在运行过程中遇到问题，可以私聊寻求帮助，并提供远程教学支持。所有上传的代码都已经过测试并成功运行，功能正常，请放心下载使用！ 本项目适合计算机相关专业的在校学生、教师以及企业员工学习参考，同时也非常适合编程新手进阶学习；此外还可作为毕业设计、课程作业或初期立项演示等用途。 对于有一定基础的学习者来说，在此基础上进行修改以实现更多新功能是可行的，并且同样适用于毕业设计或者课堂实践项目。下载后请务必先查看README.md文件（如果有），仅供个人学习参考，严禁用于商业目的。
     
  • 关系抽取
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    关系抽取是自然语言处理领域的一项关键技术，旨在自动识别文本中实体之间的语义关系，广泛应用于知识图谱构建、信息检索和智能问答系统。 关系提取 基于对训练实例表达力的假设的关系提取方法主要分为以下几种： 1. 句子级关系提取：这种方法着重于识别句子内两个实体之间的关系。使用带有注释的句子作为训练数据，这些注释包含了三元组信息（即主体、谓词和宾语）。在训练集中，每个句子都会被标记为包含一个或多个这样的三元组。模型的目标是在给定新的实体对时预测它们之间可能存在的新关系。 然而，这种方法的主要缺点是缺乏足够的标注数据，在实际生活中很难获得足够数量的高质量注释文本用于训练。 2. 袋级关系提取：知识图谱中存储了关于实体间关系的信息形式为（头，关系，尾）三元组。这些信息可以用来增强标记较弱的数据集。为了创建远程监督数据集（如NYT），将三元组中的实体对与包含这两个实体的自然文本句子进行匹配。在这种方法下，每个由特定实体对组成的句子集合被称为一个“袋”。 这种方法的一个缺点是所生成的数据集中存在较多噪声，并且由于不同关系对应实例的数量分布不均，数据集也往往是不平衡的。 3. 文档级关系提取：与仅仅考虑单个句子的方法相比，文档级别的方法试图通过分析整个文档来识别实体间的关系。
     
  • 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
     
  • 基于PyTorch的中文三元组抽取（含命名实体识别与关系抽取）.zip
    优质
    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。