Advertisement

事件抽取与事件图谱构建-中科院-陈玉博2018.ppt

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


简介:
该PPT由中科院研究员陈玉博于2018年制作,主要内容涉及事件抽取技术及其在构建复杂事件图谱中的应用。文档深入探讨了自然语言处理领域内的重要议题,为相关研究和实践提供了宝贵的指导与参考。 事件抽取及构建事件知识图谱是一项重要的任务。这项工作涉及从文本数据中自动识别并提取特定类型的事件,并将这些事件及其相关信息组织成结构化的形式,以便于进一步的分析与应用。通过这种方式,可以有效地管理和利用大规模的数据资源,支持各种智能服务和决策过程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • --2018.ppt
    优质
    该PPT由中科院研究员陈玉博于2018年制作,主要内容涉及事件抽取技术及其在构建复杂事件图谱中的应用。文档深入探讨了自然语言处理领域内的重要议题,为相关研究和实践提供了宝贵的指导与参考。 事件抽取及构建事件知识图谱是一项重要的任务。这项工作涉及从文本数据中自动识别并提取特定类型的事件,并将这些事件及其相关信息组织成结构化的形式,以便于进一步的分析与应用。通过这种方式,可以有效地管理和利用大规模的数据资源,支持各种智能服务和决策过程。
  • 基于Python的文复合,涵盖条、因果、顺承和反转
    优质
    本研究利用Python开发了一套系统,专门用于从文本中自动识别并提取复杂的中文事件类型(包括但不限于条件、因果关系、时间顺序以及情节转折),并将这些信息整合进事理图谱中以进行深入分析。此方法能够显著提高自然语言处理技术在理解复杂叙事结构方面的效率和准确性。 中文复合事件抽取包括条件事件、因果事件、顺承事件、反转事件等多种类型的事件提取,并形成事理图谱。
  • 知识技术及其应用综述
    优质
    本文全面回顾了事件知识图谱的构建技术与方法,并探讨其在信息检索、智能问答等领域的广泛应用及未来研究方向。 知识图谱通过图形结构展示丰富且灵活的语义,描述客观世界的事物及其关系,在各个领域得到了广泛的关注。事件知识图谱专注于动态事件之间的顺承、时间顺序及因果关系,并以结构化的图表形式表示,从而更高效地管理海量数据。
  • 杜EE:百度数据集
    优质
    杜EE:百度事件抽取数据集是由百度公司开发的一个大规模中文事件抽取的数据集,旨在促进自然语言处理领域对于复杂文本中事件自动识别的研究与应用。 百度事件抽取数据集DuEE是一个专门用于训练和评估事件抽取模型的数据集合。该数据集包含丰富的实体关系标注以及多种类型的事件描述,旨在帮助研究者更好地理解并开发针对中文文本的自动信息提取技术。
  • ACE2005的预处理步骤
    优质
    本文介绍了针对ACE2005数据集进行事件抽取任务时所采用的关键预处理步骤,旨在提高模型性能和效果。 数据预处理在ACE2005事件抽取中的工作涉及从原始的.apf.xml和.sgm文件中提取与事件相关的要素(包括句子、触发词、论元及其在原文中的位置偏移量)。然后,使用StanfordCoreNLP对句子进行词汇分析及句法依赖解析,并根据.apf.xml文件中的实体、值和时间信息为句子添加BIO类型标注。最终结果将以JSON格式保存。
  • 任务相关数据集.rar
    优质
    本资源包包含用于自然语言处理中事件抽取任务的各种数据集,适用于研究和开发人员进行模型训练与测试。 科大讯飞在2020年举办了一场事件抽取比赛,并发布了相关的数据集用于训练和测试。这些数据集包括了自然语言处理任务所需的语料库,旨在帮助参与者进行有效的事件抽取研究与实践。
  • 在自然语言处理的应用
    优质
    本研究聚焦于事件抽取技术在自然语言处理领域的应用,探讨其核心方法与挑战,并分析该技术如何助力信息提取、文本摘要等任务。 自然语言处理中的事件抽取是由Rodrigo Nader介绍的主题。
  • 清教授——网络攻击防御PPT复习课
    优质
    张玉清教授是中国科学院网络安全领域的权威专家,其关于网络攻击与防御的PPT复习课件深入浅出地总结了相关技术要点和实战经验。 课程复习_2014_.pdf 这份文档包含了2014年的课程复习内容。里面总结了当年学习的重要知识点、公式以及解题技巧,适合用来回顾和巩固所学知识。希望对需要温习该年份课程的同学有所帮助。
  • LabVIEW
    优质
    LabVIEW事件结构是一种用于响应用户界面操作或系统事件(如时间流逝、文件变化等)的编程机制,使程序能够更加灵活和动态地运行。 ### LabVIEW事件结构详解 #### 一、事件结构的基础与原则 **事件结构**是LabVIEW编程中的一个重要组件,主要用于处理界面操作和其他异步事件。它由五个关键部分构成: 1. **事件选择器**:用于接收事件并决定执行哪个分支。 2. **超时接线端**:设定等待时间限制;若在此时间内无事件发生,则执行超时分支。 3. **事件数据节点**:提供与特定事件相关的信息。 4. **事件过滤节点**:允许程序在处理前判断是否需要继续,通过布尔值决定后续操作(Discard?)。 5. **动态接线端**:使程序运行期间能够更改行为。 使用时,请遵循以下基本原则: 1. 将事件结构置于while循环内以确保流畅执行。 2. 避免在事件分支中嵌套循环,推荐采用生产者消费者模式来提高效率和响应性。 3. 设计单独的停止按钮分支以便程序优雅退出,避免资源泄露或异常终止。 #### 二、事件类型:过滤与通知 **事件**分为两种基本类型——**过滤事件**(以问号结尾)允许在处理前进行筛选,并根据结果决定是否继续;而**通知事件**则简单地报告有新事件发生。合理选择这两种类型的使用方式,可以显著提升用户体验和程序灵活性。 #### 三、动态注册的应用 动态注册提供了一种方法,在运行期间更改哪些事件被监听的能力,比静态配置更具弹性。通过这种方式,可以在不同阶段灵活调整需要处理的事件类型或数量,从而增强应用程序的功能性和适应性。 **示例:动态注册——阿拉丁神灯** 在“阿拉丁神灯”例子中展示了如何利用这一机制: 1. 使用“注册事件”函数指定具体要监听的对象和类型的组合。 2. 通过连接到动态接线端的分支来响应这些新添加的事件,以实现灵活处理。 3. 利用取消注册功能在需要时解除特定事件的监控。 这样不仅能提高程序灵活性,还能让复杂的交互逻辑变得更为简单清晰。掌握LabVIEW中的这种特性是开发高效且适应性强的应用的关键技能之一。
  • 知识的关系实战技巧
    优质
    本课程聚焦于知识图谱构建的关键环节——关系抽取,分享实用的技术方法和实战经验,助力提升数据理解和分析能力。 关系抽取实战知识图谱构建