转载：关系抽取

最新推荐文章于 2024-08-22 23:56:09 发布
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原文链接：https://www.jianshu.com/p/f29bc334c4f9

本文精选了多个关系抽取领域的优秀项目，涵盖了从传统方法到深度学习的各种技术，包括BiLSTM、注意力机制等，并提供了详细的GitHub链接，是进行关系抽取研究和实践的宝贵资源。

关系抽取：：：https://www.jianshu.com/p/f29bc334c4f9
关系：：：https://github.com/crownpku/Information-Extraction-Chinese
关系：：https://github.com/ShomyLiu/pytorch-relation-extraction
关系：：https://github.com/SeoSangwoo/Attention-Based-BiLSTM-relation-extraction
关系：：：https://github.com/zhijing-jin/pytorch_RelationExtraction_AttentionBiLSTM
关系：：https://github.com/crownpku/Information-Extraction-Chinese/blob/master/RE_BGRU_2ATT/

BiLSTM-Attention实现关系抽取（基于pytorch）
Zackery的博客
04-21 1万+
概述 虽然tensorflow2.0发布以来还是收获了一批用户，但是在自然语言处理领域，似乎pytorch见的更多一点。关系抽取是目前自然语言处理的主流任务之一，遗憾没能找到较新能用的开源代码。一方面是因为关系抽取任务的复杂性，目前数据集较少，且标注的成本极高，尤其是中文数据集，所以针对该任务的数据集屈指可数，这也限制了这方面的研究。另一方面，关系抽取任务的复杂性，程序多数不可通用。github上...
关系抽取概述及研究进展Relation Extraction Progress
JasonStudy
08-29 7700
关系抽取的定义、关系抽取的主流评测数据集、关系抽取的主流方法、关系抽取相关的经典论文、相关代码资源几个方面进行介绍。关系抽取是从一段文本中提取出发生在两个实体或多个实体之间的语义关系的任务。关系抽取Relation Extraction，也称关系分类Relation Classification（判断实体Entity之间属于哪种关系，多分类问题）。有监督的学习方法：该方法将关系抽取任务当做分类问题，根据训练数据设计有效的特征，学习各种分类模型，然后使用训练好的分类器预测关系。半监督的学习方法、无监督的学习
探索AI文本处理新星：Attention-Based BiLSTM关系抽取
gitblog_00005的博客
04-20 408
探索AI文本处理新星：Attention-Based BiLSTM关系抽取 项目简介 在自然语言处理领域， 是一个基于深度学习的方法，用于提取文本中实体之间的关系。该项目旨在帮助开发者和研究人员快速理解和应用这一先进的NLP技术，提升信息提取的效率和准确性。 技术分析 **1. ** 双向LSTM（BiLSTM） BiLSTM结合了前向LSTM和后向LSTM的优势，可以捕捉到文本序列中的上下文信息...
关系抽取专题（二）Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification
从网络到AI，从学术界到产业界，随着兴趣去逐梦
05-15 1572
1. 论文研读笔记 1.1 研究动机 本文是中科院自动化所在16年ACL上发表的一篇短文，是关系抽取非常经典的一个工作。本文的主要动机，是将当时在NLP的很多任务上成功应用的BiLSTM+attention架构应用到关系抽取，这个框架的好处是完全的端到端，不用做任何的特征工程。上一篇的CNN虽然减少了很多特征选择的工作，但还是精心设计了词汇特征和句子特征，精心选取了上为词和位置编码，而本文则是完全...
实体关系抽取 entity relation extraction 文献阅读总结
weixin_30662849的博客
11-21 1160
CIPS青工委学术专栏第3期 | 基于深度学习的关系抽取 http://www.cipsc.org.cn/qngw/?p=890 这里总结得很好 出现的知乎的链接笔记部分是我写的，也有我的同学写的。知乎id: WhiteAndWhite (本人是北邮研究生，毕设的方向是实体关系抽取，在这里总结一下我看过的关于这个task的文献，肯定有很多错误，还请大家指出。知乎上有我实验室的专栏，我...
深度学习算法原理——Attention-Based BiLSTM
热门推荐
null的专栏
07-01 1万+
论文地址：Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification 文章中提到使用双向的LSTM（Bidirectional LSTM）加上Attention的机制处理文本分类的相关问题，以解决CNN模型不适合学习长距离的语义信息的问题。 1. 网络结构 在Attention...
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...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。
基于主体掩码的实体关系抽取方法
weixin_45585364的博客
06-24 586
点击上方蓝字关注我们基于主体掩码的实体关系抽取方法郑慎鹏1,陈晓军1,向阳1,沈汝超21同济大学电子与信息工程学院，上海 2018042上海国际港务（集团）股份有限公司，上海 2...
哈工深、NUS等联合提出全新信息抽取基准任务：细粒度定位的统一多模态信息抽取...
最新发布
Paper weekly
08-22 1395
信息抽取是 NLP 领域长久以来最经典的研究方向之一。信息抽取的研究经历过了多模态抽取阶段，以及大一统的抽取阶段。在大语言模型和多模态时代，信息抽取的发展何去何从，目前社区仍在积极探索中。近期，由哈工深和新加坡国立大学等团队联合提出一项全新的信息抽取基准任务：细粒度定位的统一多模态信息抽取 grounded MUIE，将三种信息抽取子任务（命名实体识别、关系抽取和事件抽取）在四种典型的模态（文本、...
论文浅尝 | 通过共享表示和结构化预测进行事件和事件时序关系的联合抽取
开放知识图谱
02-06 1589
论文笔记整理：邓淑敏，浙江大学在读博士，研究方向为低资源条件下知识图谱自动化构建关键技术研究。Rujun Han, Qiang Ning, Nanyun Peng. Joint Even...
NAACL 2019 关系抽取论文 基于bag-level 的关系抽取方法学习
05-04
《Distant Supervision Relation Extraction with Intra-Bag and Inter-Bag Attentions 》（带内袋的和袋间注意力远程监督关系提取）论文学习
【读】关系抽取—（1）Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification
imsuhxz的博客
10-22 8857
学习本无底，前进莫徬徨。 这是一篇Relation Classification相关的paper，出自于中科大自动化所 Zhou ，Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification。收录于ACL 2016。 目录 Abstract 1 Introductio...
论文笔记 Inter-sentence Relation Extraction with Document-level Graph Convolutional Neural Network
u010960155的博客
08-02 4349
一、动机 为了抽取文档级别的关系，许多方法使用远程监督（distant supervision ）自动地生成文档级别的语料，从而用来训练关系抽取模型。最近也有很多多实例学习（multi-instance learning）的方法被提出来解决这个问题。 跨句子的关系抽取不仅需要句子内部的依赖关系还需要句子之间的依赖关系。依存语法树（Dependency trees）可以很好处理句子内的关系抽取，...
关系抽取专题（四）--Neural Relation Extraction with Selective Attention over Instances
从网络到AI，从学术界到产业界，随着兴趣去逐梦
05-29 867
1. 论文研读笔记 1.1 研究动机 1.2 研究方法 1.3 实验结果 1.4 创新点 。 1.5 个人点评 2. 模型调试心得 2.1 模型地址 2.2 模型运行环境 2.3 数据集选择与下载 2.4 模型运行步骤 2.5 问题与解决方法汇总 2.6 个人点评 ...
【转】用IDCNN和CRF做端到端的中文实体识别
imsuhxz的博客
12-10 6075
本文转载自：用IDCNN和CRF做端到端的中文实体识别 代码在： NER_IDCNN_CRF 上篇文章聊到了关系提取，今天来聊聊实体识别。 实体识别和关系抽取是例如构建知识图谱等上层自然语言处理应用的基础。实体识别可以简单理解为一个序列标注问题：给定一个句子，为句子序列中的每一个字做标注。因为同是序列标注问题，除去实体识别之外，相同的技术也可以去解决诸如分词、词性标注等不同的自然语言处理问题...
Information Extraction
weixin_34203426的博客
09-12 251
//阅读了两篇信息提取的论文，只看了一遍，大致记录一下，忙完了再详细的阅读学习 信息抽取的方法路线分为两大类：一种是基于KDD和数据挖掘的方法，主要从结构化，半结构化数据中抽取信息；另一种采用NLP和文本挖掘的方法，目标是从非结构化的开放文本中发现新知识，并将其转换为可理解的有用信息。MUC会议提出了一套完整的基于模板填充机制的信息抽取方案，核心内容包括命名实体识别，共指消解，关系抽取，事件抽...
实体识别（一）几种NER深度学习模型效果对比IDCNN+BERT+BiLISTM+CRF
ai_1046067944的专栏
01-31 1万+
纯实现上对比几种NER深度学习模型效果（有不严谨的地方：数据集、模型规模等），代码来源于Github上大神的贡献。 实现上有三种模型 对比 模型 IDCNN+CRF BiLSTM+CRF(1) BiLSTM+CRF(2) BERT+BiLSTM+CRF 参考文献 文献[3] 文献[3] 文献[4] 文献[2] 数据集 100w字符...
知识图谱技术：关系抽取详解
关系抽取面临的挑战主要包括：关系在文本中的表达通常是隐晦的，需要模型具备理解上下文的能力；同一关系可能有多种不同的表达方式，增加了识别的难度；同时，获取大量高质量的标注数据用于训练模型的成本高昂，限制...
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