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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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简介：
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

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  • 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
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于Python的中文医学文本实体关系抽取源码.zip
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    本项目提供了一个使用Python编写的框架，专门针对中文医学文献进行命名实体识别与实体间关系的提取。代码开源且包含详细的文档和示例数据集，旨在促进医学自然语言处理的研究与发展。 该文件包含完整的Python代码用于实现中文医学文本中的实体关系抽取功能，并确保可以正常运行。文件名为“基于python实现中文医学文本实体关系抽取源码.zip”。
     
  • Python在病历中的实体抽取与意图识别
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    本研究探讨了利用Python进行医疗文档中关键信息的自动提取及患者需求识别的技术方法，旨在提升医疗服务效率和质量。 中文自然语言的实体抽取和意图识别（Natural Language Understanding）可以采用Bi-LSTM CRF或IDCNN CRF模型。
     
  • 关系抽取试验
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    关系抽取试验旨在探索和验证从大量文本数据中自动识别并提取实体间语义关系的有效方法和技术，提升自然语言处理系统的智能水平。 在远程监督关系抽取任务中，我们使用了53类关系数据，并采用了多种主流方法进行处理，例如CNN+ATT、PCNN+ATT以及ResNet+ATT等技术。
     
  • Chinese NRE: 中文命名实体关系抽取，基于PyTorch的BiLSTM+Attention模型
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    Chinese NRE项目采用PyTorch框架下的BiLSTM+Attention模型进行中文文本中的人名、地名和组织机构等实体识别及其关系抽取，提升自然语言处理精度。 本项目使用Python 2.7与Pytorch 0.4.0进行中文实体关系抽取。对于不熟悉该领域的读者建议先行了解相关背景知识。该项目中使用的数据集较为稀缺，目前包含11+1种人物关系类型的数据集质量尚可但仍有改进空间。（更新）近期ybNero同学提供了一份新的数据集，详情可以在项目问题列表中查看。 示例格式如下：实体A 实体B 关系 句子。尽管名为中文实体关系抽取，项目也增加了一个英文语料库SemEval2010_task8，并进行了基本的数据预处理工作。这是个免费且公开的资源，其他优质数据集可能需要付费获取。 训练模型采用LSTM+Attention架构，特征提取利用词向量和位置信息，在运行前需先执行dat脚本进行准备。