超级超级详细的实体关系抽取数据预处理代码详解

最新推荐文章于 2025-10-14 11:54:18 发布
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本文详细介绍了实体关系抽取的数据预处理过程，包括数据切分、读取、筛选、构建实体字典、存入文档、句子预处理、长句处理及句子匹配实体等步骤。针对大体积数据集，通过Python进行高效处理。

超级超级详细的实体关系抽取数据预处理代码详解

由于本人是代码小白,在学习代码过程中会出现很多的问题,所以需要一直记录自己出现的问题以及解决办法.
废话不多说,直接上代码!!!

一.data_process
1.由于数据集太大,然鹅本人的电脑…所以,我先添加了一段代码切分了一下数据集,因为数据集中都是三元组形式,所以可以直接笨拙的切分为几个文件
数据集切分
2.读取初始数据.读取切分之后的任意一个就OK了,存放为数组形式
读取初始数据
3.保留元素全为中文的三元组
保留元素全为中文的三元组
4.构建实体字典,为字典增加key-value对
在这里插入图片描述
输出结果应为(这里只截取了其中一个):
在这里插入图片描述
5.存入文档 在这里插入图片描述

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公众号：数据挖掘与机器学习笔记 在之前的文章“论文阅读04：使用序列标注的方式解决实体和关系的联合抽取”介绍了一种使用序列标注的方式来进行实体和关系的联合抽取，模型的具体细节可以查看该文章。今天的文章主要是对这篇文章中论文提到的模型进行简单的实现。论文中提到的偏置目标函数通过给不同的标签赋予不同的权重进行实现。 这里仅实现模型，能够跑通，因为是在个人笔记本上跑，机器性能不够，所以没有训练完，也没有调参。最终的训练效果也未知。感兴趣的同学可以自己调调参。 1.数据处理 import re import jso
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AI算法对数据进行预处理的原因主要基于以下几个核心要点：1. **数据清洗**：- 数据通常包含缺失值、异常值或错误记录，这些都会干扰模型训练和预测准确性。通过预处理可以识别并填充/删除这些不完整或有问题的数据。2. **数据一致性**：- 不同来源或格式的数据可能存在差异，例如日期格式不统一、数值精度问题等。预处理有助于将数据转换为一致的格式，便于后续分析和建模。3. **特征缩放与标准化**：- 许多机器学习算法（如距离度量相关的K近邻、支持向量机等）在处理不同尺度的特征时表现不佳。
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实体关系抽取是自然语言处理领域的一个常见任务，它常常和实体识别任务伴生，他们都属于图谱三元组的提取任务。实体识别任务提取出实体，实体关系抽取任务则是负责判断两个实体之间的关系。在句子"Albert Einstein was born in Ulm"中，实体识别任务会识别出"Albert Einstein"和"Ulm"两个实体，而实体关系抽取任务则会判断这两个实体之间的关系是“出生地”（place of birth）。综上，我们基本了解了“一项全新的技术啦”🍭~~恭喜你的内功又双叒叕得到了提高！！！
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