文章目录一、面向冶金设备运维履历的知识图谱构建与语义相似性度量研究二、KG中的实体相似度计算研究研究假设研究方法第一步：特征生成第二步：模型选择三、基于司法案例知识图谱的类案推荐个人解惑 一、面向冶金设备运维履历的知识图谱构建与语义相似性度量研究研究目标：在设备维修时，快速检索得到与设备调查单相似的运维履历文档。现在研究不足：传统的基于字符距离或者词向量的方式，没有考虑到运维文本语句结构及深层语
fuzzScanner可用于批量快速的搜集网站信息，比别人更快一步的发现其他端口的应用或者网站管理后台等，也适合src漏洞挖掘的前期信息搜集。主要是用于对网站子域名、开放端口、端口指纹、c段地址、敏感目录、链接爬取等信息进行批量搜集。开发初衷比较简单，当时正在参加一些攻防演练，需要快速的对目标网站进行子域名发现、端口扫描、目录扫描等，手头上有一些分散的工具，比如lijiejie的subdomain
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2024-05-10 16:34:20
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怎样完成基于图像数据的信息抽取任务1. 简介1.1 背景1.2 主流方法2. 关键信息抽取任务流程2.1 训练OCR模型2.2 训练KIE模型3. 参考文献1. 简介1.1 背景关键信息抽取 (Key Information Extraction, KIE)指的是是从文本或者图像中，抽取出关键的信息。针对文档图像的关键信息抽取任务作为OCR的下游任务，存在非常多的实际应用场景，如表单识别、车票信息
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2024-05-10 18:48:05
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0.ETL简介ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL包含了三方面： 抽取：将数据从各种原始的业务系统中读取出来，这是所有工作的前提。 转换：按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换，使本来异构的数据格式能统一起来。 装载：将转换完的数据按计划增量
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2024-03-03 15:24:57
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什么是关系抽取？关系抽取又称为信息抽取，旨在从大规模非结构化的自然语言文本中抽取结构化信息，再说的简单直白点就是：从文本中识别实体，并抽取实体与实体之间的语义关系。举个例子：1987年2月15日，赵柯出生在北京市某个区，如果赵柯和北京是两个实体的话，那么返回关系就是：人-出生地。关系抽取任务得到的结果常用于问答系统和知识图谱等应用，是基础且重要的自然语言处理任务。为什么要进行关系抽取?这个问题感觉
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2024-01-17 08:41:06
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引言 信息抽取（information extraction），简称IE，即从自然语言文本中，抽取出特定的事件或事实信息，帮助我们将海量内容自动分类、提取和重构。这些信息通常包括实体（entity）、关系（relation）、事件（event）。 例如从新闻中抽取时间、地点、关键人物，或者从技术文档中抽取产品名称、开发时间、性能指标等。能从自然语言中抽取用户感兴趣的事实信息，无论是在知识图谱
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2024-02-27 15:06:01
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Prompt engineering(提示工程)是一门相对较新的学科，旨在开发和优化提示以有效地利用语言模型 (LMs) 进行各种应用和研
原创
2024-08-19 11:45:28
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关系抽取实体之间的关系是知识图谱中不可或缺的部分，不同的关系将独立的实体连接。关系抽取是文本内容理解的重要支撑技术，能够将文本分析从语言层面提升到内容层面，对于问答系统、智能客服、聊天机器人、语义搜索等应用都十分重要。任务概述任务定义 定义为两个或多个实体之间的某种联系。任务分类 关系抽取分为以下三种：
面向结构化文本的关系抽取 结构数据包括表格数据，XML文档以及数据库数据等，这类数据具有
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2024-01-03 09:04:04
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在当今的自然语言处理（NLP）领域，信息抽取已经成为一项越来越重要的任务，尤其是在处理文本数据时。其中，关于“nlp信息抽取对文字标注长度的要求”问题的研究，使我们进一步认识到在标注时对文本长度的严格限制和相应的挑战。接下来我会详细介绍如何解决这个问题，并将这个过程整理为博文。
### 背景定位
在信息抽取的实际应用场景中，如社交媒体分析、新闻内容提取等，文本的标注往往受到字数和格式等的限制。
2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档）文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等
原创
2023-03-04 13:31:33
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自然语言处理中经典的隐马尔科夫模型(HMM)。HMM早期在语音识别、分词等序列标注问题中有着广泛的应用。了解HMM的基础原理以及应用，对于了解NLP处理问题的基本思想和技术发展脉络有很大的好处。本文会详细讲述HMM的基本概念和原理，并详细介绍其在分词中的实际应用。一、HMM简介 HMM是一种链式依赖模型，由隐含状态S、可观测状态O表现。具体有初始状态概率矩阵π、隐含状态转移概率矩阵A、可观测值转移
本项目将演示如何通过五条标注样本进行模型微调，快速且准圳市南山区百度国际大厦”分别是
原创
精选
2022-12-11 20:26:15
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前言最近在做一些命名实体抽取(NER)和关系抽取(RE)的文本数据库标注工作网上搜集资料后发现有一个标注工具叫label studio非常实用。相关工作参考了文章命名实体识别（NER）标注神器——Label Studio 简单使用环境配置安装代码（命令行）pip install -U label-studio运行代码（命令行）label-studio工具使用运行代码后会自动跳转到一个本地网页界面，
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2024-05-04 17:44:31
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一、传统nlp做信息抽取文本预处理：包括去除HTML标签、分段、分句、分词、词性标注、命名实体识别等。句法分析：对句子进行结构分析，确定语法成分和关系。可以采用依存句法或者短语结构句法进行分析。语义分析：使用自然语言理解技术进行语义解析，提取句子的含义。包括词义消歧、指代消解、情感分析等。实体识别：对文本中的实体进行识别，包括人名、地名、组织机构名等。可以采用规则匹配、统计学方法、机器学习等方法进
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2024-05-28 19:48:31
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开放信息抽取(OIE)系统（三）-- 第二代开放信息抽取系统(人工规则, rule-based, 先抽取关系)一.第二代开放信息抽取系统背景 第一代开放信息抽取系统(Open Information Extraction， OIE， learning-based, 自学习, 先抽取实体)通常抽取大量冗余信息，为了消除这些冗余信息，诞生了第二代开放信息抽取系统。二.第二代开放信息抽取系统历史第二代开
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2024-02-27 13:30:31
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写在前面首先，作者受到 《我分析了42万字的歌词，为了搞清楚民谣歌手们在唱些什么》 这篇文章的影响，加上自己也是一个音乐爱好者，所以决定做一个网易云热门歌手歌词信息检索与信息抽取系统。通过爬取 网易云音乐 60位热门歌手，每位歌手50首左右的热门歌词。根据输入的关键字，检索出相关性最高的10首歌，并能够从歌曲中抽取出歌名、演唱、作词、作曲、季节、情绪、个性化标签等结构化信息。实现思路（非技术人员可
1 GATE介绍GATE是一个应用广泛的信息抽取的开放型基础架构，为用户提供图形化的开发环境，被许多自然语言处理项目尤其是信息抽取研究项目所采用。该系统对语言处理的各个环节――从语料收集、标注、重用到系统评价均能提供很好的支持。 GATE设计的三个主要目的是： 1) 为语言处理软件提供基础架构，提供文本处理的总体组织结构。 2) 提供可重用的用于自然语言处理的组件和类库，从而能够嵌入到各种不同语言
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2024-04-30 07:09:33
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4.产业应用现状4.1信息抽取技术的产业应用信息抽取技术已发展多年，相关产业也日趋成熟，下面是几种主要的信息抽取产业应用：商业信息抽取：通过开发专门的信息抽取系统，分析各渠道收集的商业信息大数据，抽取诸如有关公司工商信息、舆情现状、风险监控等信息，提供决策支持信息。医疗信息抽取：医疗保健机构以及健康保险部门可以利用信息抽取系统，获取病人的症状、诊断情况、化验结果以及治疗情况，以便更好地提供医疗服务
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2023-09-01 20:29:11
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开放信息抽取(OIE)系统（二）-- 第一代开放信息抽取系统(自学习, 先抽取实体)一.第一代开放信息抽取系统背景信息抽取一般指的是实体抽取、关系抽取和事件抽取等；信息抽取系统，尤其是开放信息抽取系统，相比于传统的有监督信息抽取， 区别在于开放信息抽取系统往往不需要指定或定义实体和关系的类型。 由半手工的KnowItAll系统改进而来，Banko等人（2007年）第一次提出了开放信息抽取（OIE,
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2023-12-22 22:43:19
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx简介信息抽取（information extrac...
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2021-10-25 15:26:19
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