实体关系模型 编辑 讨论实体关系模型（Entity Relationship Diagram）地理信息系统术语，该模型直接从现实世界中抽象出实体类型和实体间联系，然后用实体联系图（E-R图）表示数据模型，是描述概念世界，建立概念模型的实用工具。 中文名
实体关系模型
外文名
Entity Relationship Diagram
释
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2023-11-15 19:42:07
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Information Extraction简介抽取实体(entities): ·通用性：人(person), 地名(location),时间(time) ·专业性：医疗领域(蛋白质，疾病，药物)抽取关系(relations) ·位于（located in), 工作在(work at), 部分(is part of) 基于规则的方法，基于监督学习的方法，boostrap方法，distant-sup
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2024-05-22 17:05:33
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命名实体识别(Named Entities Recognition, NER)是自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的一个基础任务，其目的是识别语料中人名、地名、组织机构名等命名实体，在所有涉及NLP的人工智能研究中——譬如智能客服——都是一个必须首先攻克的任务。由于这些命名实体数量不断增加，通常不可能在词典中穷尽列出，且其构成方法具有各自的一些规律性，
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2023-10-16 16:40:18
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精彩内容不迷路项目作者：王晓智、张正预训练语言模型（PLM）是 NLP 领域的一大热门话题。从 BERT 到 GPT2 再到 XLNet，各种预训练模型层出不穷，不少同学感叹，「大佬慢点，跟不上了……」那么，这么多预训练模型要怎么学？它们之间有什么关联？为了理清这些问题，来自清华大学的两位本科同学整理了一份预训练语言模型必读论文列表，还用图的形式整理出了这些模型之间的复杂关系。Github 项目：
实体抽取实体抽取式nlp中广泛使用信息抽取的关键要素，解码设计实体抽取实际中的问题关系抽取使用序列标注解决关系抽取事件抽取实体抽取怎么标注文本序列标注 实体抽取式nlp中广泛使用实体抽取是自动从非结构化数据或者半结构化数据中抽取结构化信息的任务。信息抽取的关键要素，解码设计1.BIO解码,序列标注，单个或者多类别标注， 2.pointer解码，标注抽取结果的start和end 3.token p
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2023-06-25 15:21:34
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# 学习NLP实体提取的完整指南
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域中的一个重要分支，实体提取（Named Entity Recognition，NER）是其核心任务之一。在这篇文章中，我们将逐步了解如何实现NLP实体提取。我们将使用Python编程语言及其相关库来进行这一过程。
## 流程概述
在实现实体提取之前，理解整个流程至关重要。以下是实现实体提取的主要步骤：
| 步
# 自然语言处理中的实体提取：基本概念与应用
自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学交叉的一个重要领域。而在NLP的众多任务中，实体提取（Named Entity Recognition, NER）是一个至关重要的环节。本文将介绍实体提取的基本概念，应用场景，以及如何用Python实现简单的实体提取。
## 什么是实体提取？
实体提取是指从文本中识别出特定信息的过程，比如人名、
中文命名实体识别 (NER) 算法按照输入的类型，可以大致分为 Character-based (字符) 和 Word-based (单词) 两种。这两种方法都存在一些缺陷，Character-based 不能利用词汇和词汇序列信息；Word-based 需要分词，分词的错误会对 NER 结果产生较大影响。因此新加坡的研究者在 2018 年提出了一种 Lattice LSTM 的算法，可以利用词汇
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2023-10-01 13:53:08
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一、背景介绍 关键词提取就是从文本里面把跟这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来，在文献检索、自动文摘、文本聚类和文本分类等方面有着重要的应用。 关键词提取算法一般分为有监督和无监督两类:有监督：有监督的关键词提取方法主要是通过分类的方式进行，通过构建一个较为丰富和完善的词表，然后判断每个文档与词表中每个词的匹配程度，以类似打标签的方式，达到关键词提取的效果。优点是精度较高，缺点是需要大批量的标
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2023-09-13 18:19:02
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每天给你送来NLP技术干货！写在前面今天来跟大家分享一篇发表在 2020ACL 上的实体关系抽取论文CasRel。论文名称：《A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction》1. 关系抽取任务定义实体关系抽取（关系抽取）是构建知识图谱非常重要的一环，其旨在识别实体之间的语义关系。换
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2023-11-20 21:53:00
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作者：Jeremy Howard、Sebastian Ruder可以这样说，迁移学习已经促使计算机视觉领域发生了具有革命性的变化，但对于自然语言处理（NLP）中的现有方法来说，仍然需要从零开始对其进行针对于特定任务的修改和训练。我们提出了微调语言模型（Fine-tuned Language Models，FitLaM），这是一种有效的迁移学习方法，可以应用于NLP中的任何任务，并且引入一些关键技术
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2023-10-25 17:32:25
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-----------------------------------------我是分割线-----------------------------------------------一、简介 本文是在自然语言处理实践当中的一些最佳实践的集合，当有新的可以应用到实践当中的想法出现时，我们会逐步更新的，以帮助我们跟随深度学习在自然语言处理上的应
# NLP关系提取入门指南
关系提取是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，旨在从文本中识别并提取实体之间的关系。对于初学者来说，掌握这一技术可以为后续的许多应用打下基础。本文将带你了解关系提取的基本流程，并提供具体的代码示例，以便你在实践中执行这些步骤。
## 流程步骤
以下是实现关系提取的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-11 09:33:35
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（1）实体识别识别 人名，地名，组织机构，日期，时间，百分数，货币这七大实体。重点是人名，地名和组织机构的识别。属于未登录词识别的范畴。人名特征：当今仍使用，活跃的中文姓氏大致有1000 多个，前 586 个姓占了 98.5%。其余姓氏不到 1.5%。名字用字分布较姓氏用字分布要平缓，分散。共 3679 个名字用字，词性分布也很广泛，不仅有实词，还有各类虚词。地名特征：较之人名相比，地名更像一个闭
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2024-04-09 19:54:45
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作者 | 小Dream哥实体关系抽取作为信息抽取领域的重要研究课题，其主要目的是抽取句子中已标记实体对之间的语义关系，即在实体识别的基础上确定无结构文本中实体对间的关系类别，并形成结构化的数据以便存储和取用。作者&编辑 | 小Dream哥 1 早期机器学习方面的探索 文献[1] 利用实体词、实体类型、引用类型等特征构造特征向量，采用最大熵分类器构建抽取模型，在ACE RDC 2003
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2024-01-18 20:03:10
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# NLP 实体提取树：解析自然语言中的关键信息
自然语言处理（NLP）是计算机科学和语言学交叉的领域，主要研究如何让计算机理解和生成自然语言。在众多NLP任务中，实体提取（Named Entity Recognition, NER）是一个重要的任务，它的目标是从文本中识别出实体，比如人名、地点、组织名称等。本文将通过“实体提取树”的概念，探讨实体提取的基本原理，并提供相关的代码示例。
##
实体提取是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它涉及识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织名等。在本文中，我们将探讨如何使用自然语言处理技术来提取实体。这个过程通常包括分词、词性标注、实体识别等步骤。
## 分词和词性标注
在实体提取的过程中，首先需要将文本进行分词和词性标注。分词是将一个句子分割成一个个词语的过程，而词性标注则是为每个词语标注其在句子中的词性。这两个步骤通常使用现有的NL
原创
2024-05-14 06:26:26
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命名实体识别NER命名实体识别是识别句子中需要的实体， 标注工具使用brat 标注方式是BIO 训练框架选用paddleNLP训练算法使用ernie ERINE（Enhanced Representation through Knowledge Integration）是百度发布的一个预训练模型。它将BERT中单词级别的MASK拓展成三种级别的Knowledge Masking，从而让模型学习到更
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2023-08-05 11:02:28
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在这篇博文中，我们将一起探讨如何解决“盘古大模型NLP微调”的问题，特别是在实际业务场景下的应用与优化。本次复盘记录涵盖了项目的背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚以及后续的扩展应用。让我们详细聊聊这个充满挑战又充实的过程。
### 背景定位
在现代人工智能领域，NLP（自然语言处理）技术已成为业务智能的重要驱动力。尤其是大型预训练模型如“盘古大模型”，在许多企业中被广泛应用于各种语言理解和
利用实体信息丰富预训练模型以进行关系分类 Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification 摘要关系分类是抽取实体间关系的一个重要的NLP任务。关系抽取中的SOTA方法主要基于卷积神经网络或者循环神经网络。最近，预训练的BERT模型在NLP分类和序列标注任务上取得了非常成
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2024-06-11 09:32:59
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