利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试

最新推荐文章于 2025-07-12 09:21:17 发布
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分类专栏： 知识图谱 文章标签： 关系抽取 知识图谱 深度学习
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【知识图谱】关系抽取
风口IT猪的成长录
11-07 2664
知识图谱-关系抽取关系抽取任务定义实体间关系抽取的定义网络文本信息结构传统关系抽取传统关系抽取方法自然语言处理过程词表示NNLM: Neural Network Language ModelCBOW & Skip-gram自然语言的表示学习基础：多层前馈神经网络卷积神经网络全连接 vs 卷积一维卷积卷积的参数卷积步长窄卷积、宽卷积、等长卷积二维卷积卷积层作用子采样层参数训练基于卷积神经网络的关系抽取词汇级特征句子级特征前馈神经网络的缺点循环神经网络循环神经网络：应用场景参数学习长短时记忆神经网络：L
AI原生应用必备：5大知识抽取算法深度剖析
AI 原生应用开发的博客
05-25 1027
在当今的人工智能时代，海量的数据如同浩瀚的海洋，而我们需要从中提取有价值的知识。知识抽取算法就是帮助我们在这片数据海洋中精准捕捞知识的工具。本文的目的就是深入剖析5种在AI原生应用中非常重要的知识抽取算法，让大家了解它们的工作原理、应用场景和实际操作方法。范围涵盖了算法的基本概念、原理架构、代码实现以及实际应用等多个方面。本文将首先介绍知识抽取相关的核心概念和它们之间的联系，通过生动的例子让大家轻松理解。接着详细讲解5种知识抽取算法的原理和具体操作步骤，包括使用代码进行实现。
知识图谱-关系抽取
weixin_45885232的博客
05-08 1593
关系抽取有基于字符模式的抽取、基于语法模式的抽取、基于语义模式的抽取、自动化模式抽取和基于学习的抽取。基于学习的抽取是目前的主流方法，因此主要介绍基于学习的抽取。 基于学习的抽取分为基于监督学习、基于弱监督学习和基于远程学习的抽取。从模型的角度来看，无论是采用哪种方法，都可以采用序列标注方式或者序列分类模型进行，如果已经给定了实体位置，使用分类模型更方便。 1. 基于监督学习的关系抽取 监督学习是利用标注数据进行学习的一种方法，在监督学习的关系抽取中，核心问题是如何从标注样本中抽取有用的特征，常用的特征有：
知识图谱——关系抽取
qq_40671063的博客
03-26 7878
知识图谱-关系抽取内容概述
知识图谱（六）——关系抽取
盛夏光年
07-30 1万+
如何从结构化或非结构化文本中识别出实体之间的关系是知识图谱构建的核心任务之一。 一、任务概述 1、任务定义 关系抽取：自动识别实体之间具有的某种语义关系。 根据参与实体的数量可分为二元关系抽取和多元关系抽取。 二元关系抽取是其他关系抽取研究的基础，所以本文关注二元关系抽取（两个实体之间的语义关系），得到 (arg1,relation,arg2)三元组。eg：(中国，首都，北京) 2、任务分类 ...
AI辅助构建知识图谱：关系抽取
datayx的文章
12-30 560
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx完整代码获取方式：关注微信公众号 datayx 然后回复 关系抽取 即可获取。类别名...
从非结构化文本中抽取实体及其之间的关系构建知识图谱
洛阳泰山的博客
07-15 1763
这篇博文将探讨我们在项目期间调查的一个用例：从非结构化数据中提取信息。长期以来，组织在从非结构化数据中提取有意义的见解方面一直面临挑战。此类数据包括文本内容、图像、音频和其他非表格格式，具有巨大的潜力，但由于其固有的复杂性，往往难以使用。我们在这篇文章中的主要重点是通过将非结构化文本转换为节点和关系来从中提取信息。近年来，自然语言处理技术取得了重大进展，彻底改变了非结构化数据向有价值知识的转化方式。
工业级知识图谱构建：千万级实体关系处理方案
最新发布
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
07-12 418
本方案聚焦工业场景下千万级实体关系的知识图谱构建，系统覆盖从理论框架到工程实践的全生命周期。通过解析工业知识的复杂特性（多源异构、动态演化、强业务关联），提出基于分层架构的技术栈设计，重点突破大规模实体对齐、高效关系推理、分布式存储与计算三大核心挑战。方案融合符号主义与连接主义方法，结合工业案例验证，为制造业智能化转型提供可落地的技术路径。维度具体问题数据层面多源异构数据融合（结构化ERP+半结构化BOM+非结构化维修报告）算法层面大规模实体对齐（跨系统、跨版本、跨语言）的效率与精度平衡。
知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战（含码源）：数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化
07-01
本次项目主要采集构建了两个知识图谱和一个关系抽取数据集 人物知识图谱：主要包含各个人物的信息 关系抽取数据集：标注出自然语言中存在的实体以及他们之间的关系 实体关系知识图谱：构建《海贼王》中各个实体之间...
基于因果关系知识库的因果事件图谱构建
07-05
基于因果关系知识库的因果事件图谱构建 现实社会是个逻辑社会，大量的逻辑即逻辑经验存在于我们的脑海中，而这些逻辑经验是无法穷举出来的，靠大量人工的...本项目是对因果事件抽取以及因果知识图谱构建的一种尝试。
构建知识图谱之三（自动知识图谱构建方法综述及挑战分析）
tomlone的专栏
12-27 1201
文中还介绍了知识精炼模型，如知识图谱补全和知识融合，并提供了条件知识获取、条件知识图谱补全和知识动态等方法来处理知识演化。这些工具各自专注于知识图谱构建过程中的不同阶段，从数据收集、预处理到知识抽取和嵌入，为知识图谱的创建和维护提供了一套完整的解决方案。图片底部的说明指出，这是对HACE环境中挑战的说明，涉及异构数据、半结构化和非结构化数据的知识图谱构建方法将在第4节中概述。这些模型的比较展示了在关系抽取任务中，如何通过不同的方法来增强模型的性能，包括特征提取、学习策略、实例特征和背景信息的利用。
Python-农业知识图谱农业领域的命名实体识别实体解析关系抽取数据挖掘
08-12
农业知识图谱：农业领域的命名实体识别，实体解析，关系抽取，数据挖掘
Python-爬取百度百科中文页面抽取三元组信息构建中文知识图谱
08-10
爬取百度百科中文页面，抽取三元组信息，构建中文知识图谱
知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来.md
12-02
清华大学刘知远老师和学生韩旭、高天宇所写的关于知识图谱相关的介绍。 机器之心获授权转载，此文为.md笔记加注，便于迅速理解消化当前研究进展。 沿着实体关系抽取需要进一步探索的四个主要方向，介绍这四个方面的发展现状和挑战，以及 一些思考和努力。
知识图谱之关系抽取
qq_40176087的博客
01-11 3811
什么是关系抽取？ 关系抽取又称为信息抽取，旨在从大规模非结构化的自然语言文本中抽取结构化信息，再说的简单直白点就是：从文本中识别实体，并抽取实体与实体之间的语义关系。举个例子：1987年2月15日，赵柯出生在北京市某个区，如果赵柯和北京是两个实体的话，那么返回关系就是：人-出生地。关系抽取任务得到的结果常用于问答系统和知识图谱等应用，是基础且重要的自然语言处理任务。 为什么要进行关系抽取? 这个问...
知识图谱-基于规则的关系抽取
热门推荐
Huoyo
10-06 1万+
文章目录一、简介二、原理三、实战1、规则集定义2、数据获取3、去除无关词组4、关系抽取5、抽取结果验证6、知识存储7、查询验证三、总结 一、简介 基于规则的知识抽取主要还是通过人工定义一些抽取规则，从文章中抽取出三元组信息。重点即是定义规则。虽然定义规则这种抽取方式看起来有点low，但却简单实用，很多时候，效果比很多高深的算法还要好一些（非绝对，具体领域具体分析）。 本文的数据来源和https:...
带你从入门到精通——知识图谱（四. 关系抽取）
2401_86480334的博客
04-04 1130
关系抽取是指从给定的、包含两个及以上实体的文本中，预测实体之间的关系并抽取出关系三元组〈S，P，O〉，其中S表示subject，即主语、主实体、头实体P表示predicate，即谓语、关系O表示object，即宾语、客实体、尾实体，因此，关系抽取也属于文本分类任务。关系抽取需要完成两大任务：首先是识别出文本中的实体对，其次是预测实体对直接的关系并抽取出关系三元组，正常来说关系三元组是没有重叠的，但是在某些情况下可能会出现问题或者EPO（Entity Pair Overlap）问题。
知识图谱之关系提取
kjcsdnblog的专栏
12-02 6332
slide onedrive slide youdao
海贼王知识图谱构建与应用实战指南
8. 自然语言处理（NLP）：该项目涉及到NLP中的多个子领域，包括实体识别、关系抽取、文本挖掘等，这些技术是构建知识图谱的重要组成部分。 9. 标签说明：项目涉及的标签包括知识图谱、信息抽取、知识融合、知识推理...
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