[nlp-信息抽取]1.新词提取1. 基本原理(1) 信息熵(2) 互信息2.关键词提取1.词频统计2.TF-IDF3.TextRank 1.新词提取概述 新词是一个相对的概念，每个人的标准都不一样，所以我们这里定义: 词典之外的词语(OOV)称作新词。新词的提取对中文分词而言具有重要的意义，因为语料库的标注成本很高。那么如何修订领域词典呢，此时，无监督的新词提取算法就体现了现实意义。1. 基本
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2023-10-16 06:23:20
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## BERT抽取式阅读理解pytorch实现流程
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备训练和测试数据。阅读理解任务通常包含一个问题和一个相关的文本段落，我们需要从文本段落中抽取答案。可以使用SQuAD (Stanford Question Answering Dataset)等公开的数据集。对于每个问题和文本段落，数据集提供了正确的答案和答案的起始位置。我们需要将数据集预处理成适合BER
原创
2023-08-16 06:09:27
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Github参考代码：https://github.com/Wangpeiyi9979/IE-Bert-CNN数据集来源于百度2019语言与智能技术竞赛，在上述链接中提供下载方式。感谢作者提供的代码。1、信息抽取任务给定schema约束集合及句子sent，其中schema定义了关系P以及其对应的主体S和客体O的类别，例如 （S_TYPE:人物，P:妻子，O_TYPE:人物）、（S_TYPE:公司，
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2023-10-07 19:44:17
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# BERT抽取式阅读理解pytorch代码实现指南
## 1. 简介
本文将指导你如何使用PyTorch实现BERT抽取式阅读理解模型。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种使用Transformer模型进行预训练的语言表示模型，已经在许多自然语言处理任务中取得了令人印象深刻的结果。阅读理解（Readin
原创
2023-08-23 10:23:42
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文章目录关系抽取 Relation Extraction信息抽取关系抽取实现关系抽取 Relation Extraction 关系提取是一项自然语言处理 (NLP) 任务，旨在提取实体（例如，比尔盖茨和微软）之间的关系（例如，创始人）。例如，从句子 比尔盖茨创建了微软 中，我们可以提取关系三元组 (比尔盖茨, 创始人, 微软)。关系提取是自动知识图谱构建中的一项关键技术。通过关系抽取，我
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2024-08-15 10:33:13
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机器阅读理解（Machine Reading Comprehension, MRC）是让机器具有阅读并理解文章的能力。机器阅读理解是自然语言处理的核心任务之一，在很多领域有着广泛的应用， 比如问答系统、搜索引擎、对话系统等。机器阅读理解包含完形填空式、选择式、抽取式 和生成式四种主要类型。机器阅读理解发展历程基于规则的MRC早期的 MRC 系统都是基于规则的，其会根据不同的问题类型（WHO、WHA
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2023-11-13 11:17:06
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机器阅读理解很有可能成为人机问答中的主力技术，目前FAQ大多使用的是语义匹配模型，该模型需要进行很多的人工标注，成本较高。与语义匹配模型相比，机器阅读理解可以减少人工标注的数量，降低成本。同时可以对未知问题自动寻找QA对。减少人工寻找答案的困难。本文的机器阅读理解模型主要包含以下5个步骤：1、根据F1-score寻找相关段落：通过计算query和候选段落的F1-score的匹配程度。在一篇文档中找
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2024-03-19 07:23:09
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信息抽取 （Information Extraction: IE）是把文本里包含的信息进行结构化处理，变成计算机能够处理的结构，实体抽取、关系抽取、事件抽取等都属于信息抽取的范畴。在NL...
原创
2022-10-12 21:05:07
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进一步纲手BERT的大巧不工
原创
2021-08-10 14:49:26
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第一遍标题BERT ：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding作者Jacob Devlin Ming-Wei Chang Kenton Lee Kristina Toutanova单位：Google AI Language摘要和其他论文的区别以及自己的结果。BERT被设计用来预训练未标记文本
Task02-数据读取与数据分析数据读取数据分析句子长度分析新闻类别分布字符分布结论 本次学习主要内容是：先用pandas读取数据，然后对数据进行简单的描述性统计。 数据读取训练集数据共20w条左右，下载解压后的格式即为csv格式，因此可以直接用pandas进行数据读取。import pandas as pd
train_df = pd.read_csv('train_set.csv', sep
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2024-02-10 20:50:51
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本篇介绍目前NLP领域的“网红”特征抽取器Transformer。首先，作为引子，
原创
2022-10-12 15:58:41
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NLP领域的“网红”特征抽取器Transformer是怎么炼成的？
原创
2021-08-11 09:26:19
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目前阅读理解领域出现了很多具体的模型，但是如果对这些模型进行技术思路梳理的话，会发现本质上大多数模型都是论文“Teaching Machines to Learn and Comprehend”提出的两个基础模型“Attentive Reader”和“Impatient Reader”的变体。 将其归纳为“一维匹配模型”、“二维匹配模型”、‘推力模型’等三类模型。其中一维匹配模型和二维匹配模型是基
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2023-08-04 20:33:34
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NLP论文阅读顺序
one-hot编码时代简介one-hot编码在提出词向量（Distributed representation， Word embedding， word representation）之前所有的神经网络模型（或者传统的机器学习）对词数据的处理都是将词转换为one-hot编码进行处理。NLP 中最直观，也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Represe
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2023-12-11 09:07:40
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# 少样本NLP阅读理解模型
在自然语言处理（NLP）领域，阅读理解是一个重要的任务，它要求模型从给定的上下文中理解问题，并从中找到相应的答案。传统的NLP模型通常需要大量的标注数据来训练，然而，少样本学习是一个现实的挑战，因为在某些领域或任务中，获取大量的标注数据可能是困难或不可行的。
为了解决少样本NLP阅读理解的挑战，研究人员提出了许多创新的方法，其中一种方法是使用迁移学习和元学习的思想
原创
2023-09-10 15:10:23
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本博客完全根据博主自己的理解写出来的有意见的欢迎提出。
首先提出问题：
1、nlp是什么？
2、nlp的事件抽取是什么？
3、事件抽取所处的位置？
4、事件抽取的方法有哪些？
5、模式匹配方法如何进行事件抽取？
6、机器学习方法如何进行事件抽取？
7、基于机器学习方法抽取方式的特点？
1、nlp是什么？
nlp是自
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2023-10-14 03:04:08
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去年，笔者写过一篇文章利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试，试图用现在的深度学习办法去做开放领域的关系抽取，但是遗憾的是，目前在开放领域的关系抽取，还没有成熟的解决方案和模型。当时的文章仅作为笔者的一次尝试，在实际使用过程中，效果有限。 本文将讲述如何利用深度学习模型来进行人物关系抽取。人物关系抽取可以理解为是关系抽取，这是我们构建知识图谱的重要一步。本文人物关系抽取的主要思想是关系抽取的p
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2023-11-16 10:06:45
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文章目录项目简介任务简介：BiLSTM-CRF模型发射分数Emission score转移分数Transition score路径分数Path score预测BiLSTM-CRF代码（略） 项目简介知识图谱、信息抽取以及规则系统 基于机器学习的信息抽取系统 基于深度学习的信息抽取系统（本节内容） 信息抽取最新研究与展望 信息抽取实战经验与面试准备任务简介：学习使用bilstm-crf解决ner问
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2024-02-02 19:44:25
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信息抽取?188非结构化数据; 抽取实体; 抽取关系;评估方法: F1-ScoreNER方法分类利用规则, 比如美国电话(?:\(?[0-9]{3}\)?[0-9]{3}[ -.]?[0-9]{4})
投票模型, 统计每个单词的类型, 取频率最高的. 一般用作baseline利用分类模型1. 简单特征工程def get_feature(word: str):
return np.array
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2023-10-31 10:47:01
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