Snowball 关系提取，2篇知乎博客

最新推荐文章于 2025-06-06 13:43:27 发布
转载 最新推荐文章于 2025-06-06 13:43:27 发布 · 358 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/55280248
文章标签：

#自然语言处理

博客围绕Snowball关系提取展开，涉及关系抽取以及Snowball System相关内容，属于自然语言处理领域。
关系抽取——Snowball(半监督学习)总结
weiyaner的博客
11-18 2850
本文主要参考2000年的Snowball提出论文 半监督学习又称弱监督学习，利用模型的假设，对少量的数据进行标注（freebase），在不足的条件下提高模型在标记样本中的泛化能力，未标记的数据为Corpus text。 在论述Snowball之前，先看Boost strap,他是介于监督学习和半监督学习的算法。 1 Boost strap 根据已知的标记数据seed库，生成规则。在利用该规则在text中进行遍历，生成新的规则，新规则入库，作为标记的数据进行重新遍历。缺陷就是如果生成的一个规则不准确，这个错误
Snowball: Extracting Relations from Large Plain-Text Collections
zhang2010hao的博客
03-06 1818
机器学习和深度学习都基于大量的标注数据，对于NLP任务也不例外，由于文本的特殊性，导致很多任务没有好的标注数据集给我们使用，对于某些场景下的任务也不能使用通用标注数据集训练，否则效果也不会很好。实体关系提取是NLP的基础任务，也是许多上层任务的基础。这里介绍一种很久之前就提出的，但是在我们项目中使用效果很好的方案--snowball。 由于在通天塔上没有看到翻译，因此为了方便大家学习，也方便自己...
Snowball：对“ Snowball：从大型纯文本集合中提取关系”论文的扩展（Agichtein和Gravano，2000年）
02-03
雪球：从大型纯文本集合中提取关系 这是我自己的Snowball系统的实现，用于引导关系实例。 您可以在此处找到更多详细信息： Eugene Agichtein和Luis Gravano，《 。 在第五届ACM数字图书馆会议论文集中。 ACM，200。 H Yu，E Agichtein， 。 于生物信息学，19（增刊1），2003年-牛津大学出版社 可以包含已标记命名实体的句子的样本文件，该文件具有100万个句子，摘自English Gigaword Collection中的《纽约时报》文章。 注意：查看以了解如何提供带标签的文档集合和种子以使用Snowball设置关系实例的自举，这两个系
笔记:关系抽取算法之Snowball
weixin_46249816的博客
04-25 4895
**信息抽取**指的是从非结构化文本中提取结构化信息的一类技术。定义为：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术。 信息抽取肯定离不开**命名实体识别(NER)**和**关系抽取**，这里就主要说一下关系抽取中的一种算法**Snowball**。 说到Snowball，我们先从Bootstrap说起，Bootstrap是一种基于半监督和无监...
探索关系的宝藏：Snowball——大规模文本关系提取工具
gitblog_00065的博客
06-03 557
探索关系的宝藏：Snowball——大规模文本关系提取工具 SnowballImplementation with some extensions of the paper "Snowball: Extracting Relations from Large Plain-Text Collections" (Agichtein and Gravano, 2000)项目地址:https://git...
近千篇文献淬炼！哈工大领衔发布首篇长思维链综述：重构大模型推理能力边界
最新发布
Paper weekly
06-06 947
▲ 图8：推理测试阶段的两种常见扩展策略示意图，包括： (a) 纵向扩展：通过延长模型的长链式思维过程以增强推理能力，但受限于大语言模型的推理边界，最终可能难以突破性能瓶颈。▲ 图9：用于优化内部探索的两类主要方法： (a) 强化学习策略：通过参考模型与价值模型辅助，结合奖励模型进行优势聚合，从而提升策略模型的输出质量，实现策略优化。▲ 图5：深度推理学习的不同策略，包括：(a) 深度推理模仿学习，即模仿来自高级深度推理系统（如高级推理大模型、MCTS 等）产生的数据，通过监督微调训练推理模型；
自然语言处理中的几种文本预处理的写法总结
编程小栈
08-30 1万+
写在前面的话 biaji,<(￣3￣)> bia叽，嘎嘎，最近来教大家写点简单又迷人的自然语言处理的代码。 不好意思，原谅我用词不当，毕竟我是菜鸟，也没得资格教别人，the main reason is that 我自己写了给自己看的，你看我就是这样一个正直，又不爱慕虚荣的小公主呢～ 感觉自己萌萌哒，啊哈哈哈，不要脸也确实是真的 反正也没有啥子浏览量，估计就是自己每天看自己写的...
python代码案例详解-Python代码样例列表
weixin_37988176的博客
11-01 5130
扫描左上角二维码，关注公众账号 数字货币量化投资，回复“Python例子”，获取以下600个Python经典例子源码├─algorithm│ Python用户推荐系统曼哈顿算法实现.py│ NFA引擎,Python正则测试工具应用示例.py│ Python datetime计时程序的实现方法.py│ python du熊学斐波那契实现.py│ p...
知识图谱——关系抽取
qq_40671063的博客
03-26 8046
知识图谱-关系抽取内容概述
实体关系抽取 entity relation extraction 文献阅读总结
weixin_30662849的博客
11-21 1175
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...
关系抽取研究综述与展望（Review and Outlook for Relation Extraction）.pdf
04-08
本文回顾了现有的RE方法，分析了当前面临的关键挑战，为更强大的RE指明了希望的方向，希望我们的观点能够推动这一领域的发展，激励社会做出更大的努力。
基于BiGRU模型的中文关系抽取算法代码
05-28
此代码主要是基于深度学习的中文关系抽取模型，希望帮助大家
Snowball
无限迭代中......
01-07 865
https://codeforces.com/contest/1099/problem/A /* *@Author: STZG *@Language: C++ */ #include <bits/stdc++.h> #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstdlib> #includ...
（十一）关系抽取方法
Miracle_520的博客
04-10 615
文章目录一、基于规则的方法二、基于监督学习的方法三、Bootstrap算法四、Snowball 一、基于规则的方法 优点： 比较准确 不需要训练数据 缺点： low recall rate，（覆盖问题），覆盖范围小，很多规则人想不到 成本（人力） 规则本身难以设计（规则不冲突，规则不冗余） 二、基于监督学习的方法 定义关系类型 定义实体类型 训练数据准确 实体标记好（类型） ...
论文阅读：Neural Snowball for Few-Shot Relation Learning
Accepted_Lam的博客
02-08 626
概述 这篇论文提出的神经雪球(Neural Snowball), 是用来应对关系增长的关系抽取模型。 “应对关系增长”什么意思呢？让我们联系现实生活：现实生活中的关系，是无穷无尽的，而且会不断增长，也就是会出现新关系。 目前关系抽取问题一般可以转换为关系分类问题。想要处理新关系，按照一般做法来说就需要新关系对应的数据。 最终目的 针对每一个新关系r，训练得到一个二分类器 使用的数据 大量已经标注好的数据集 少量带标注的新关系(即上文提到的新关系r)数据集 大量没有标注的数据集 使用这三种数据训练得到针
NLP-关系抽取方法
Swayzzu的博客
11-24 2036
关系抽取的方法，这里不包含snowball，见另一篇专门写snowball的
抽取字符_知识抽取-关系抽取之Bootstrapping：快速构建大规模知识图谱利器
weixin_28963585的博客
01-09 886
CHANGLOG7/15/2020，细致梳理知识抽取体系和信息抽取体系7/2/2020，新增 pattern 置信度计算公式 RlogF 解析5/10/2020，初次发表。前言知识抽取是知识图谱构建的前置步骤，其中，关系抽取是建立图谱中实体关联的必经之路。而今，学术界往往倾向于结合最新的深度学习技术探索关系抽取效果的边界。然而，在工业界中，简单快速高效的Bootstrapping方法往往也能达到令...
NLP之关系抽取（信息抽取、三元组抽取）（附pytorch代码）
热门推荐
BatFor的博客
07-03 3万+
1、什么是关系抽取 关系抽取的主要任务就是，给定一段句子文本，抽取句子中的两个实体以及实体之间的关系，以次来构成一个三元组（s，p，o），s是subject表示主实体，o为object表示客实体，p为predicate表示两实体间的关系。总的来说，(s, p, o)可以理解的“s的p是o”。 当然一个句子中可能不止两个实体，从而也不止一种关系，所以你要做的就是尽可能多的、且正确的抽取句子中的关系实体对。以中文句子为例，如下图： 上图中的抽取结果就是我们后面提供的代码的抽取结果。可能你会问实体是什么，实体一
Codeforces 1099 A. Snowball-暴力(Codeforces Round #530 (Div. 2))
weixin_30647065的博客
01-13 216
A. Snowball time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Today's morning was exceptionally snowy. Mesha...
文本关系提取 snowball github
09-01
Snowball是一个开源的文本处理库，它提供了一种简单易用的方式来进行文本关系提取。Snowball在Github上有一个官方仓库，可以访问官方仓库以获取相关信息和源代码。 Snowball的主要功能是支持多种自然语言的词干提取...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值