商城网站开发案例,建设银行 英文版网站,免费crm网站下载的软件,江西建网站内容来自七月算法nlp课程。
这是要解决知识图谱中的其中一个问题#xff1a;从非结构文本中抽取三元组。 要解决这个问题#xff0c;总体思路有通过模板抽取、通过模型抽取。 三元组工业界一般都存储在neo4j中#xff0c;学术界会采用RDF形式存储。
1结构化数据抽取
定义…内容来自七月算法nlp课程。
这是要解决知识图谱中的其中一个问题从非结构文本中抽取三元组。 要解决这个问题总体思路有通过模板抽取、通过模型抽取。 三元组工业界一般都存储在neo4j中学术界会采用RDF形式存储。
1结构化数据抽取
定义好schema。按照schema的格式把关系型数据转为图数据。
2 非结构化数据抽取
2.1 通过模板抽取
通过模板抽取这个一般是通过正则实现课程上不做过多介绍。
2.2 通过模型抽取 模型的整体结构如图所示输入是一段文本信息经过encoder层进行编码提取出头实体(subject)再对头实体编码并复用文本编码接下来用了个小trick同时预测尾实体(object)与关系(predicate)当然你也可以分开先预测尾实体再预测关系。
对于实体预测可以使用BIO的方式也可以采用半指针半标注的方式。
2.2.1 BIO方式
2.2.2 半指针半标注方式 模型代码 https://github.com/terrifyzhao/spo_extract 预训练模型 https://huggingface.co/hfl/chinese-bert-wwm-ext/tree/main
数据 https://pan.baidu.com/s/1rNfJ88OD40r26RR0Lg6Geg?at1621054407864
