本期我们分享的主题是如何将 AI 模型部署到嵌入式系统中。 嵌入式关联 AIAI落地一直是一个很红火的前景和朝阳行业。我的好奇心也比较旺盛，所以关于任何嵌入式和 AI 相关的都是想尝一尝。本系列文章将带你一步一步把 AI 模型部署在嵌入式平台，移植到 RT-Thread 操作系统上，实现你从菜鸟到起飞的第一步甚至第 n 步！开发环境：后续开发过程将基于 STM32H743ZI-Nucle
# 使用PaddleNLP进行实体关系抽取
在自然语言处理（NLP）领域，实体关系抽取是一个重要的任务，旨在从文本中识别出实体（如人、组织、地点）及其之间的关系。PaddleNLP是由百度开发的一个强大的开源深度学习平台，为此类任务提供了高效的工具和预训练模型。本文将介绍如何使用PaddleNLP进行实体关系抽取，并给出代码示例。
## 实体关系抽取的基本概念
实体关系抽取的基本任务是从文本
原创
2024-09-24 04:31:30
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????0 项目背
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2023-04-28 13:12:39
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一、DeepDive简介DeepDive是信息抽取的工具，它可以从各种dark data（文本、图片、表格）中将非结构数据抽取到关系数据库中。DeepDive的主要功能是抽取dark data中的实体以及实体之间的关系。二、DeepDive安装DeepDive有三种安装方式，Docker镜像安装、快速安装、源包安装采用快速安装的方式进行，机器系统为CentOS-7.3.16111.bash <
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2024-01-30 17:31:06
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实体关系抽取方法wujietao的第1篇CSDN博客 文章目录实体关系抽取方法1 思维导图2 阅读笔记2.1 名词概念2.2 关系抽取常用工具2.3 联合学习 论文链接： 实体关系抽取方法研究综述_李冬梅 1 思维导图2 阅读笔记2.1 名词概念信息抽取：主要包括３项子任务：实体抽取、关系抽取和事件抽取。2.2 关系抽取常用工具NLTK：NLTK是一个基于脚本语言Python开发的自然语言处理工
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2023-10-10 14:51:53
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前言：事件抽取是由触发词和事件元素组成，目前来看，包括了提示学习的方法和传统方法 Execute 事件由“执行”一词触发，该事件包含三个参数角色，包括执行执行的代理（印度尼西亚）、被执行的人员（罪犯）和事件发生的地点提示学习—22— DEGREE: A Data-Efficient Generation-Based Event Extraction Model模型模型构建看到模型，大概就能知道七七
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2023-11-20 10:37:44
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目录简介实体关系联合抽取Model 1: End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree StructuresModel 2: Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Tagging SchemeModel 3: Joint entity
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2023-10-03 15:22:10
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1、个人信息模块 1）简历标题 2）姓名 性别 年龄 电话 邮箱 常驻地 学历 英语能力 工作年限 籍贯 专业 （突出优势） 注意：不要从招聘网站导出简历网站 2、求职意向 1）职位 地点 薪资 到岗时间3、自我评价 如 1）本人有5年的Object-C编程经验、覆盖APP端、Web端，并熟悉Swift、Java、
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2023-08-01 21:22:06
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# 使用PaddleNLP进行信息抽取
信息抽取（Information Extraction，IE）是一种使用自然语言处理（NLP）技术从非结构化文本中提取结构化信息的过程。它在许多应用中都至关重要，比如自动问答、信息检索和知识图谱建设等。本文将介绍如何利用PaddleNLP进行信息抽取，并提供相关的代码示例。
## 什么是PaddleNLP？
PaddleNLP是一个基于PaddlePa
原创
2024-10-11 10:47:36
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# PaddleNLP关系抽取实现流程
## 1. 引言
在自然语言处理领域中，关系抽取是一项重要的任务，它可以帮助我们从文本中提取实体之间的语义关系，如人物关系、物品属性等。PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的自然语言处理工具库，提供了丰富的预训练模型和方便易用的API，可以帮助开发者快速实现关系抽取任务。本文将介绍如何使用PaddleNLP实现关系抽取，并为刚入
原创
2023-09-13 18:54:26
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今天的学习内容是LO后勤抽取，有3种更新模式：直接增量(update mo)V1 1.order(VA01)-delta queue(rsa7) 队列化增量V2 1.order(va01)-extractor queue(LBWO) 2.job contral(LBWE)-delta queue(rsa7)未序列化的V3更新 1.order(VA01)-update table(SM13) 2.j
数据提取可以说是EXCEL中再常见不过的操作了，且数据提取的方式有很多种，只要有规则可循，使用函数一定是可以把数据分离出来的，问题在于写函数提取耗时且需保持逻辑关系清晰等问题，下面分享一个“魔法操作”可以对有规则可循的数据快速完成提取。举个简单的小例子：请提取出姓名中所包含的姓氏熟悉EXCEL的朋友肯定瞬间能想到n种方法，LEFT、RIGHT、MID、FIND....等函数均可完成这个操作，这里就
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2024-09-30 14:34:03
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# 使用PaddleNLP进行文本抽取的入门指南
文本抽取是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，它用于从文本中提取特定的信息，如实体、关系等。本篇文章将引导你通过PaddleNLP实现文本抽取的基本过程。
## 流程概述
在进行文本抽取之前，我们首先了解整个流程。以下是实施文本抽取的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 环境准备：安装必要的库
# PaddleNLP 内容抽取
## 介绍
内容抽取是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，用于从文本中提取出特定信息。例如，从新闻文章中抽取出关键词、实体、摘要等。PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的NLP工具包，提供了丰富的模型和工具，可以帮助我们快速实现内容抽取任务。
在本文中，我们将介绍如何使用PaddleNLP进行内容抽取，并给出详细的代码示例。
原创
2023-12-31 08:19:21
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PaddleNLP 是一个强大的自然语言处理库，特别适合文档抽取任务。在本文中，我将详细记录解决“PaddleNLP 文档抽取”问题的全过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、生态集成和进阶指南等六个方面。以下是我在这个过程中的具体步骤。
## 环境配置
为了确保我们的PaddleNLP环境能够正常运行，首先需要进行相关依赖的配置。关于环境的配置思维导图如下：
```mermaid
关系抽取是自然语言处理中的一项重要任务，其主要目的是从文本中识别出不同实体之间的语义关系。本文将结合“关系抽取paddlenlp”这一主题，探讨如何实现高效的备份策略、恢复流程、应对灾难场景，以及工具链集成、预防措施等方面的处理。以下是具体的内容结构。
### 备份策略
在关系抽取paddlenlp的操作中，制定合理的备份策略是保障数据安全的重要措施。备份策略包括定期备份、增量备份等。以下是一
知识抽取知识抽取中关键技术主要是NLP处理技术，主要以命名实体识别与实体链接、实体关系抽取、事件抽取为主。简介实体抽取，又称命名实体识别（Named Entities Recognition，NER），主要任务是识别命名实体的文本范围，并将其分类为预定义的类别，学术上所涉及一般包含三大类，实体类、时间类、数字类和7个小类，比如人、地名、时间、组织、日期、货币、百分比，是问答系统、翻译系统、知识图谱
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2024-10-19 07:20:37
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这里写自定义目录标题1.首先拉取paddleocr源代码下载预训练模型2.开始训练更改yml配置文件3.遇到的报错1.ModuleNotFoundError: No module named 'Polygon'2.最难解决的No module named 'lanms'3.ImportError: cannot import name '_print_arguments' from 'paddl
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2023-12-30 21:51:04
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数据主要有三类：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。知识提取的目的：通过自动化或者半自动化的技术抽取出可用的知识单元，知识单元包括实体、属性和关系，并以此为基础，形成一系列高质量的事实表达，为上层模式层的构建奠定基础。本文主要讲述知识图谱构建过程中的知识提取，实体抽取、属性抽取和关系抽取。1.实体抽取实体抽取也称为命名实体学习，指的是从原始数据语料中自动识别出命名实体。实体是知识图谱中最基本的
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2024-08-23 17:37:46
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背景关系抽取是信息抽取的基本任务之一，对于知识库的构建以及文本的理解十分重要，在自然语言处理的一些任务，如问答，文本理解等得到了广泛的应用。这里介绍的关系抽取主要指的是实体之间的关系抽取，实体是之前NER任务中介绍的概念。实体之间可能存在各式各样的关系，关系抽取就是通过自动识别实体之间具有的某种语义关系。有的实体之间可能有多种关系，例如“徐峥自导自演了《人在囧途》”，那么徐峥 和 《人在囧途》 之
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2023-10-25 17:11:14
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