sdu_hao的博客

原文地址信息（知识）抽取是NLP中非常重要的内容，而关系的抽取在知识图谱等领域应用广泛，也是非常基础的NLP任务，今天给大家介绍一下。关系提取是指从文本中提取语义关系，这种语义关系通常发生在两个或多个实体之间。这些关系可以是不同类型的。" Paris is in France “表示巴黎与法国之间的” is in "关系。这可以用三元组(Paris, is in, France)来表示。信息...

原文地址前言医疗知识图谱构建离不开大量的三元组，而三元组的获取除了IS-A上下位抽取，另一项就是关系抽取。关系抽取是信息抽取领域中的重要任务之一，目的在于抽取文本中的实体对，以及识别实体对之间的语义关系。例如"弥漫性肺泡出血易合并肺部感染"中，“弥漫性肺泡出血"与"肺部感染"都是疾病，他们之间的关系是"疾病-合并症”。存在于海量医疗文本中的知识体系网络，可以为其他NLP技术（实体链接，quer...

原文地址这个世界充斥着无数的结构化数据（wiki）和非结构化数据（web），然而，如何将两者有效地集成仍然是个非常困难的问题。本文介绍实体链接（Entity Linking）这一技术方向，会先从最基础的概念讲起，然后对 EL 中的三个主要模块做一个清晰的梳理。在此基础上，选取三篇比较有代表性的论文，详述其中的核心方法和思想。EL入门1. 任务定义实体链接，就是把文本中的 mention ...

原文地址知识抽取NLP是人工智能领域的掌上明珠，知识(信息)抽取中关键技术主要是NLP处理技术，主要以命名实体识别(实体抽取)与实体链接、实体关系抽取、事件抽取为主。如下图所示不同数据源知识抽取的过程。文本数据处理如下图所示:实体抽取摘要实体抽取，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...

原文地址文章目录3.3 知识融合3.4 知识推理4. 知识图谱的典型应用4.1 智能搜索4.2 深度问答4.3 社交网络4.4 垂直行业应用5. 知识图谱的挑战5.1 知识获取5.2 知识表示5.3 知识融合3.3 知识融合为什么：由于知识图谱中的知识来源广泛，存在质量良莠不齐、来自不同数据源的知识重复、知识间的关联不够明确等问题，所以必须要进行知识的融合。是什么：知识融合是高层次的知...

原文地址摘要：知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。该文在全面阐述知识图谱定义、架构的基础上，综述知识图谱中的知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理四大核心技术的研究进展以及一些典型应用。该文还将评论当前研究存在的挑战。**关键词：**知识融合; 知识图谱技术; 知识表示; ...

原文地址“ 本文对知识图谱基础知识，领域应用和学术前沿趋势进行了介绍，包含知识表示，NER命名实体识别，实体链接，事件关系抽取，知识融合，知识存储和知识推理等”知识图谱针对于知识图谱基础知识，领域应用和学术前沿趋势进行介绍。知识图谱介绍知识图谱（Knowledge Graph）以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系。是融合了认知计算、知识表示与推理、信息检索与抽取、自然语言处理...