【nlp】融合版 实体提取方法

最新推荐文章于 2025-06-09 09:08:05 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-09 09:08:05 发布 · 1k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客介绍了多种实体抽取方法，包括用领域语料训练BiLSTM+CRF、Stanford CoreNLP、人民日报训练的CRF、领域语料训练的CRF抽取实体，还通过规则抽取地名、日期和时间、机构名，最后合并生成最终结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 用领域语料训练的BiLSTM+CRF抽取实体
2. 按规则抽取地名
3. 按规则抽取日期和时间
4. 用Stanford CoreNLP抽取实体
5. 用人民日报训练的CRF抽取实体
6. 用领域语料训练的CRF抽取实体
7. 按规则抽取机构名
8. 合并生成最终结果

nlp中的实体关系抽取方法总结
02-24
Q1：与联合抽取对比，Pipeline方法有哪些缺点？Q2：NER除了LSTM+CRF，还有哪些解码方式？如何解决嵌套实体问题？Q3：Pipeline中的关系分类有哪些常用方法？如何应用弱监督和预训练机制？怎么解决高复杂度问题、进行one-pass关系分类？Q4：什么是关系重叠问题？Q5：联合抽取难点在哪里？联合抽取总体上有哪些方法？各有哪些缺点？Q6：介绍基于共享参数的联合抽取方法？Q7：介绍基于联合解码的联合抽取方法？Q8：实体关系抽取的前沿技术和挑战有哪些？如何解决低资源和复杂样本下的实体关系抽取？如何应用图神经网络？彩蛋：百度2020关系抽取比赛的baseline可以采取哪些方法？实体
NLP之实体抽取
CherryXieのblog
06-19 2519
实体抽取(Entity Extraction)是自然语言处理(NLP)领域中一项重要的技术,它的目的是从非结构化的文本数据中识别并提取出有意义的实体。实体是指文本中表示某种具体事物的词语或短语,通常包括以下几类:人名：如"马云"、“比尔·盖茨”地名：如"北京"、“纽约”组织机构：如"阿里巴巴"、“联合国”日期：如"2024年6月18日"时间：如"下午三点"货币：如"100美元"数量：如"5000平方米"产品：如"iPhone 14"品牌：如"可口可乐"
斯坦福命名实体识别器：分词与实体提取工具详解
最新发布
weixin_30632267的博客
06-09 1028
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向之一。在这其中，命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）工具是NLP的一个核心应用，其主要目的是识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。这些实体对于理解文本内容、提取信息、构建知识库等应用至关重要。分词技术是自然语言处理（NLP）中的一个重要环节，特别是在中文、日语、韩语等语言处理中尤为重要。
斯坦福自然语言处理nlp实体抽取ner 情感分析接口sentiment
itchun的博客
05-24 631
概述 自然语言处理中，斯坦福大学做的不错，分析结果准确性较高，而且支持中文等多主流言语 传送门 1.斯坦福实体抽取传送门 2.斯坦福情感分析传送门 3.斯坦福自然语言处理 github 传送门 成果 支持语言：英文 概述：实体抽取,支持抽取【地名 】【人名 】【组织】【资金 】【百分比 】【日期 】【时间】 开放接口地址：http://www.itchun.com/nlp/en/ner?text=文本内容 开放时间：长久免费 支持语言：英文 概述：情感分析，支持分析出【正面】【中性】【负面】 开放接口
【自然语言处理】之——实体关系抽取数据集
m0_62339601的博客
09-19 3105
Duie2.0数据集是一个面向实体关系抽取任务的开放式中文数据集。它是由中国科学院计算技术研究所推出的，用于促进自然语言处理和知识图谱的研究和应用。该数据集包含了来自新闻、百度百科、微博等多个领域的文本数据。每个样本都由一个实体、关系和上下文组成，旨在让机器理解实体之间的关系。
实体和事件提取算法
yg838457845的博客
01-27 2332
一般一句话往往有多个实体，而核心事件只有一个。因此围绕一个事件的核心主体提取是一个值得思考和学习的问题。 在特定的场景下，我们认为事件是可枚举的，因此使用多分类任务就可以实现对事件的预测。 第一步，利用bert进行文本分类 output_layer = model.get_pooled_output()#bert得到句向量 hidden_size = output_layer.shape...
Python自然语言处理-从文本提取信息
01-27
　（２）有哪些稳健的方法识别一个文本描述的实体和关系？ 　（３）哪些语料库适合这项工作，如何使用它们来训练和评估模型？ 信息有很多种”形状“和”大小“，一个重要的形式是结构化数据：实体和关系的规范和可...
NLP（自然语言处理）命名实体识别代码详细步骤示例
08-15
### NLP（自然语言处理）命名实体识别代码详细步骤示例 #### 一、环境与工具介绍 在本文中，我们将详细介绍如何使用Python中的spaCy库进行命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）。spaCy是一款强大的开源...
自然语言处理（NLP）—— 信息提取与文档分类
weixin_65190179的博客
06-01 3111
想象一下，每篇文档都是由许多不同的单词组成的，如果我们试图了解这些文档的内容，每个不同的单词都会是一个维度。比如，如果我们有成千上万个不同的单词，那我们就有成千上万个维度。这就像试图在一个非常庞大的空间内找到每篇文档的位置，非常复杂！降维就是一种方法，帮助我们减少这些维度的数量，但同时尽量保持原有的信息。这样做可以让我们更容易地处理和分析文档。
ChineseNER-实体抽取_实体抽取工具_文章实体抽取_自然语言处理_ChineseNERMSRA_
09-29
在当今的自然语言处理（NLP）领域，实体抽取是一项至关重要的技术。它旨在从文本中识别并分类出具有特定意义的词汇，如人名、地名、组织名等，这些词汇被称为实体。在中文环境中，这一任务尤为复杂，因为中文的语法...
【自然语言处理课程作业】作业三命名实体识别与关系提取
10-07
命名实体识别与关系提取是自然语言处理领域中的两个重要任务。命名实体识别的目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名、时间表达式等。这些实体是信息抽取、问答系统、知识图谱构建等应用中的...
中文自然语言处理--jieba 进行命名实体识别和提取
走在搬砖的路上！
10-09 3668
中文自然语言处理--jieba 进行命名实体识别和提取 糯米君_ 2021-03-30 00:14:20 1087 收藏 1 分类专栏： 中文自然语言处理 文章标签： jieba 命名实体识别 中文自然语言处理 版权 中文自然语言处理 专栏收录该内容 41 篇文章3 订阅 订阅专栏 通过简单的 jieba 分词然后根据词性获取实体对象 import jieba import jieba.analyse import jieba.posseg as posg # 使用 jieba 进行词性切分，..
java实现实体提取
weixin_41129322的博客
06-30 180
自然语言处理相关视频讲解：StableDiffuision正向提示词技巧分享搭建私人助理大模型需要什么环境？AIGC与NLP大模型实战-经典CV与NLP大模型及其下游应用任务实现Java实现实体提取 在自然语言处理领域，实体提取是一项非常重要的任务。实体提取是从文本中识别出具有特定意义的实体，比如人名、地名、组织机构...
【NLP】命名实体提取
ysugarr
02-29 775
这是用于https://github.com/mandieq/eco-frame-public的数据处理 import xyq_nlp import txt_related import pandas as pd import numpy as np import csv import nltk from nltk.parse import CoreNLPParser from collect...
自然语言处理的命名实体识别：识别与提取
AI天才研究院
01-11 1538
1.背景介绍 自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能中的一个分支，主要关注于计算机理解和生成人类语言。命名实体识别(Named Entity Recognition，NER)是NLP的一个重要子任务，其目标是识别并标注文本中的命名实体，例如人名、地名、组织机构名称、产品名称等。这些实体通常具有特定的语义和实际意义，识别出这些实体有助于提取有价值的信息，支持各种应用场景，如新闻分析、金融风险...
Transformer结构关注
weixin_30593443的博客
01-14 163
放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较 转载于:https://www.cnblogs.com/wdmx/p/10269089.html
实体识别：从文本中提取关键实体
AI天才研究院
03-13 507
1. 背景介绍 1.1 什么是实体识别 实体识别（Entity Recognition），又称为命名实体识别（Named Entity Recognition，NER），是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务。它的目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名、时间、数字等。实体识别
「自然语言处理（NLP）」【爱丁堡大学】基于实体模型的数据文本生成！！
yinizhilianlove的博客
01-18 978
来源：AINLPer微信公众号（点击了解一下吧） 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2020-1-10 TILE: Data-to-text Generation with Entity Modeling Contributor : 爱丁堡大学 Paper: https://www.aclweb.org/anthology/P19-1195.pdf Code: None...
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