研究背景实体分类（entity typing）旨在为实体指定类型，使机器可以更好地理解自然语言，并有利于实体链接和文本分类等下游任务。传统的实体分类范式存在两个问题：1. 它无法给实体分配预定义类型集以外的类型；2. 长尾类型存在很少的训练样本，因此难以解决少/零样本问题。为了解决这些问题，本文提出了GET，一种新的生成式实体分类范式，通过预训练语言模型（PLM）为文本实体生成多个类型。图1是基于
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2024-08-15 15:07:22
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论文标题：LexLIP: Lexicon-Bottlenecked Language-Image Pre-Training for Large-Scale Image-Text Retrieval下载地址：https://arxiv.org/abs/2302.02908根据一张图片检索相关文本，或者根据一段文本检索相关图片，在现在的工业界中越来越常用。随着既有CLIP等多模态对比学习模
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2024-04-20 18:14:26
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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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一.实体识别作为信息抽取中基础的也是重要的一步，其技术可以分为三类，分别是其于规则的方法、其于统计模型的方法以及基于深度学习的方法。基于规则的方法，主要依靠构建大量的实体抽取规则，一般由具有一定领域知识的专家手工构建。然后将规则与文本进行匹配，识别出实体。基于统计的方法，需要一定的标注语料进行训练，采用的基本模型有马尔可夫HMM、条件马尔可夫CMM、最大熵ME以及条件随机场CRF等，这此方法作为序
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2023-07-31 22:59:39
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# Java实现实体识别和关系抽取
实体识别和关系抽取是自然语言处理领域中的重要任务，它们可以帮助我们从文本中提取出有意义的信息，理解文本中实体之间的关系。本文将介绍如何使用Java实现实体识别和关系抽取，并提供相应的代码示例。
## 实体识别
实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构等。在Java中，我们可以使用开源库Stanford NLP来实现实体识别。
原创
2023-09-07 10:23:36
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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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关系型实体识别（Relation Extraction, RE）是自然语言处理（NLP）领域中的一项关键技术，其目标在于从文本中识别出实体关系。这一过程涉及多个步骤，比如数据预处理、模型训练和评估等，并且可以被广泛应用于知识图谱构建、信息检索和问答系统等场景。在处理关系型实体识别问题时，我们需要根据不同的需求和条件进行相应的技术选择和系统构建。以下是对如何解决“关系型实体识别 NLP”类型问题的系
1 关系抽取概述1.1 简介信息抽取旨在从大规模非结构或半结构的自然语言文本中抽取结构化信息。关系抽取是其中的重要子任务之一，主要目的是从文本中识别实体并抽取实体之间的语义关系。关系抽取对于很多NLP的应用，如信息提取、问答系统、阅读理解等有非常重要的作用。常见的关系抽取结果可以用SPO结构的三元组来表示，即 (Subject, Predication, Object)，如：中国的首都是北京 ==
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2023-12-03 19:28:18
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这段代码的整体功能是从一个红楼梦文本文件中利用python的jieba分词库通过算法提取人名，分析这些人名在文本中的出现频率以及他们之间的关联关系，然后将这些信息输出到两个文件中，并最终在控制台上以prettytable表格的形式展示关系信息。下面我会详细解释每个部分的工作原理：导入必要的库
codecs：用于读取和写入文件，支持多种编码方式。
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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在处理“java NLP 实体识别和关系抽取”的问题时，我们需要深入了解如何在整个开发流程中确保数据的安全可靠，以及如何快速恢复和迁移这些数据。接下来，我们将依次讨论备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和迁移方案，并附上相应图表和代码示例。让我们开始吧！
## 备份策略
在构建自然语言处理系统时，备份是一个不可忽视的重要环节。定期备份数据可以防止数据丢失。在这里，我们可以绘制一个简
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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NLP项目8-命名实体识别1.分词器2.批编码3.数据加载4.数据集定义和预处理5.重写Collate_fn 批量读取数据6.数据加载器 Dataset的Tokens转为Loader的Input_ids7.加载预训练模型8.定义下游任务模型9.对结果和Label进行变形, 移除Pad10.获取正确数量和总数11.训练12.模型保存13.测试14.预测 命名实体识别 命名实体识别(Named En
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2023-08-27 22:40:53
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命名实体识别(Named EntitiesRecognition, NER)是自然语言处理(Natural LanguageProcessing, 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。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，因而,通常把对这些词的识别从词汇形态处理(如汉语切分)任务中独立处理，称为命名实体识
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2023-10-07 11:49:53
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最近做了一点微小的工作，搞了下命名实体识别(named entity recongnition, NER)，这里总结一下目前的认识。内容比较杂，先亮一下目录，如图0-1。图0-1 目录一、什么是命名实体1.1 什么是实体实体(entity)指客观存在、并可相互区别的事物。实体可以是具体的人、事、物，也可以是概念。1.2 命名实体命名实体就是以名称为标识的实体。简单来说，如果我们听到一个名字，就能知
-----------------------------------------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实体识别的实现流程
为了帮助你快速上手实现NLP实体识别，我将按照以下步骤进行介绍并提供相应的代码示例。首先，让我们先了解一下整个实现流程：
```mermaid
graph LR
A[数据准备] --> B[模型选择]
B --> C[数据预处理]
C --> D[模型训练]
D --> E[模型评估]
E --> F[模型优化]
F --> G[模型应用]
```
如上所示，
原创
2024-01-22 03:32:22
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End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures原文链接： 一、Background 抽取实体之间的语义关系是信息抽取和NLP中一项很重要且经过充分研究的任务。传统的方法将这个任务以pipeline的方式分为两个子任务：NER和RE。但最近的研究表明端到端的联合抽取模型能取得更好的
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2024-08-09 00:01:10
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写在前面实体关系抽取作为文本挖掘和信息抽取的核心任务，其主要通过对文本信息建模，自动抽取出实体对之间的语义关系，提取出有效的语义知识。其研究成果主要应用在文本摘要、自动问答、机器翻译、语义网标注、知识图谱等。1. 关系抽取任务简介实体关系抽取作为信息抽取的重要任务，是指在实体识别的基础上，从非结构化文本中抽取出预先定义的实体关系。实体对的关系可被形式化描述为关系三元组〈e1,r,e2〉，其中 e1
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2024-07-23 07:11:06
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实体链接什么是实体链接？实体链接的目前存在的问题实体链接的分类与流程实体链接从大类上可以分为两类：实体链接的流程：实体链接的一般方法候选实体生成构建规则维护词表同义词表缩写全称映射表别名词表基于编辑距离召回实体基于词向量相似性召回实体小结候选实体排序基于流行度的方法基于VSM的方法基于LDA的方法基于语义相似度的方法1. 基于Doc2Vec：2. 基于Word2Vec直接求平均（求和）：3. 基
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2024-05-29 02:21:00
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