基于词嵌入的命名实体识别和基于深度学习的关系抽取

已于 2023-07-22 11:58:52 修改
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分类专栏： MCP实战开发AI大模型应用与大数据计算架构 深度学习实战 文章标签： 自然语言处理 人工智能 语言模型 编程实践 开发语言 架构设计
于 2023-07-22 01:21:44 首次发布
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本文探讨了基于词嵌入的命名实体识别（NER）和关系抽取任务，介绍了词嵌入（如Word2Vec和GloVe）以及RNN的基本概念。核心算法包括实体识别和关系抽取，涉及模型实现和评估，以及具体代码实例。文章指出，深度学习在NER和关系抽取中表现出优越性，尤其是利用RNN和门控单元处理序列数据。

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.1 现状及挑战

随着大数据和计算能力的迅速发展，人们越来越关注如何利用海量数据的提升效率、降低成本和提高质量。近年来，深度学习技术越来越火热，在很多领域都扮演着重要的角色。从图像处理到自然语言处理再到推荐系统，深度学习模型逐渐变得越来越强大，已经成为解决各种问题的新引擎。其中，对于实体识别（Named Entity Recognition，NER）和关系抽取（Relation Extraction），深度学习模型已经取得了突破性的进步。

2017年，斯坦福大学团队提出了一种名为"Bag of Tricks for Efficient Text Classification"的工作，即借鉴了词嵌入（Word Embedding）的思想，将文本转化为向量形式，通过学习得到的词向量表征，实现分类任务。相比于传统的词袋模型，这种方式更能够捕获到更多信息，且训练速度更快。近几年来，随着深度学习的崛起，命名实体识别（NER）等领域也产生了新的变化。

1.2 NER简介

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）任务，就是对给定

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