本文来自于一次交流的的记录,{}内的为个人体会. 基本概念 实事知识:实体-关系-实体的三元组.比如, 知识图谱:大量实时知识组织在一起,可以构建成知识图谱. 关系抽取:由于文本中蕴含大量事实知识,需要从非结构化文本中自动地抽取出事实知识 完整的关系抽取抽取系统包括以下,其中,关系分类最核心 命名实体识别 (Named Entity Recongnition, NER) 实体链接 (Entity Linking) 关系分类 (Relation Classification) 关系抽取的任务难点

分块,根据句子的词和词性,按照规则组织合分块,分块代表实体.常见实体,组织.人员.地点.日期.时间.名词短语分块(NP-chunking),通过词性标记.规则识别,通过机器学习方法识别.介词短语(PP).动词短语(VP).句子(S). 分块标记,IOB标记,I(inside,内部).O(outside,外部).B(begin,开始).树结构存储分块.多级分块,多重分块方法.级联分块. 关系抽取,找出实体间关系.实体识别认知事物,关系识别掌握真相.三元组(X,a,Y),X.Y实体,a表达关系字符串

  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pipeline(管道)模式,因为人名可以使用现成的NER模型提取,因此本文仅解决从文章中抽取出人名后

[关系抽取-R-BERT]加载数据集 [关系抽取-R-BERT]模型结构 [关系抽取-R-BERT]定义训练和验证循环 相关代码 import logging import os import numpy as np import torch from torch.utils.data import DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler from tqdm import tqdm, trange from transformers import

NLP论文解读 原创•作者 | 小欣   论文标题:PRGC: Potential Relation and Global Correspondence Based Joint Relational Triple Extraction 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2106.09895.pdf 代码:https://github.com/hy-struggle/PRGC 1.前言 1. 论文的相关背景 关系抽取是信息抽取和知识图谱构建的关键任务之一,它的目标是从非结构化的

认识数据集 Component-Whole(e2,e1) The system as described above has its greatest application in an arrayed <e1> configuration </e1> of antenna <e2> elements </e2>. Other The <e1> child </e1> was carefully wrapped and bound i

模型的整体结构 相关代码 import torch import torch.nn as nn from transformers import BertModel, BertPreTrainedModel class FCLayer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, dropout_rate=0.0, use_activation=True): super(FCLayer, self).__init__() self.u

一种使用CNN来提取特征的模型,通过CNN的filter的大小来获得不同的n-gram的信息,模型的结构如下所示: 输入 输入使用word2vec的50维词向量,加上 position embedding. position embedding 是一句话的每个单词距离两个entity的距离,比如: In the morning, the <e1>President</e1> traveled to <e2>Detroit</e2> 句子的长度为n,那么对于第

  本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试.由于该比赛早已结束,笔者当时也没有参加这个比赛,因此没有测评成绩,我们也只能拿到训练集和验证集.但是,这并不耽误我们在这方面做实验. 比赛介绍   该比赛的网址为:http://lic2019.ccf.org.cn/kg ,该比赛主要是从给定的句子中提取三元组,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)

  当我写下这篇文章的时候,我的内心是激动的,这是因为,自从去年6月份写了文章利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试 后,我就一直在试图寻找一种在开放领域能够进行三元组抽取的办法,也有很多读者问过我这方面的问题,今天,笔者将给出答复,虽然不是正确答案(现在也没有正确答案),但至少,我写下了自己的答案.   离我想出这个抽取系统虽然才过去不久,但我的心情,已经由开始的激动狂喜,转化为后来的平淡,直到现在的不满.事实证明,开放领域的三元组抽取实在太难,以笔者个人的努力和智商,实在没法给出完美的答案,所以

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

本文主要工作是将文本方法 (word2vec) 和知识库方法 (transE) 相融合作知识表示,即将外部知识库信息(三元组)加入word2vec语言模型,作为正则项指导词向量的学习,将得到的词向量用于分类任务,效果有一定提升. 一. word2vec 模型 word2vec 是 Google 在 2013 年开源推出的一款将词表征为实数值向量的高效工具,使用的是 Distributed representation (Hinton, 1986) 的词向量表示方式,基本思想是通过训练将每个词映射

资料 刘知远 等. 大数据智能:互联网时代的机器学习和自然语言处理技术. 北京:电子工业出版社. 2016. 1 深度学习--机器大脑的结构 深度学习(Deep Learning)的两个方面: 神经网络是一个带参数的函数,通过调整参数,可以拟合不同的函数. (1) Learning 机器学习就是一种让计算机自动调整参数以拟合目标函数的过程: (2) Deep 多个这种带参数的函数可以进行嵌套,构成一个多层神经网络,能够更好的拟合目标函数:逐层预训练的方法可以使这一方法获得较好的效果. 深度学习使

人工智能范畴及深度学习主流框架,IBM Watson认知计算领域IntelligentBehavior介绍 工业机器人,家用机器人这些只是人工智能的一个细分应用而已.图像识别,语音识别,推荐算法,NLP自然语言,广告算法,预测算法,数据挖掘,无人驾驶.医疗咨询机器人.聊天机器人,这些都属于人工智能的范畴. 人工智能现在用到的基础算法是深度学习里面的神经网络算法,具体应用场景有不同的专业算法实际上很多细分领域的,差别还是很多的机器人的对运动控制算法,图像识别算法要求比较高像alphaGo,推荐算法

Distant Supervision for relation extraction without labeled data 远程监督:使用未标注语料做关系抽取 1. 背景: 关系抽取(某个人是否属于某个组织等)     关系抽取中使用的3种方法: a) 监督学习 优点:准确率很高 缺点:1.手工标注金标语料代价昂贵,时间金钱上需要很大的开销,并且数量受限,得不到大量的训练数据; 2.领域受限,标注都是在一个特定的语料中,训练的系统受限于那个领域 b) 无监督学习 优点:可以使用大规模的数据

收藏一些经典的源码,持续更新!!! 1.深度学习框架(Deep Learning Framework). A:Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding)Convolutional 由伯克利大学Yangqing Jia Ph.D开发的开源深度学习的代码. Homepage:http://caffe.berkeleyvision.org/ Paper:Caffe: Convolutional Architecture f

1.       如何理解数据仓库? 数据仓库 是 一个面向主题的,集成的,相对稳定的,反应历史变化的数据集合,用于支持管理决策. 2.       OLAP 和 OLTP的基本概念 和 区别? Oltp 联机事务处理,就是我们通常所说的关系型数据库,记录了实时的增删改查数据. Olap  联机分析处理,是数据仓库的核心,是对oltp的历史数据进行加工,分析处理,用于处理商业智能,决策支持等重要的决策信息. 区别: 1.oltp 是明细的数据,olap 是汇总数据 2.oltp 记录实时的数据,

神经网络结构在命名实体识别(NER)中的应用 近年来,基于神经网络的深度学习方法在自然语言处理领域已经取得了不少进展.作为NLP领域的基础任务-命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)也不例外,神经网络结构在NER中也取得了不错的效果.最近,我也阅读学习了一系列使用神经网络结构进行NER的相关论文,在此进行一下总结,和大家一起分享学习. 1 引言 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体,并标注出

我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目,并挑选出最受欢迎和最活跃的项目. 1. Scikit-learn(重点推荐) www.github.com/scikit-learn/scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块,他的特色就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括支持向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient Boosting,聚类算法和DBSCAN.而且也设计出了

自然语言处理中的自注意力机制(Self-attention Mechanism) 近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中,之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结(可见http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html).随着注意力机制的深入研究,各式各样的attention被研究者们提出.在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的<Attention is all yo