基于信息融合标注的实体及关系联合抽取方法.pptx
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基于信息融合标注的实体及关系联合抽取方法.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO信息融合标注的概念实体及关系联合抽取的意义方法的基本流程PARTTHREE实体标注的方法关系标注的方法标注的融合策略PARTFOUR联合抽取模型的原理模型的结构设计模型的训练与优化PARTFIVE实验数据集介绍实验过程与参数设置实验结果展示与分析结果与现有方法的比较PARTSIX方法优势分析局限性分析未来改进方向PARTSEVEN在自然语言处理领域的应用前景在其他领域的应用可能性未来研究趋势与展望THANKYOU
基于关系导向的实体关系联合抽取方法及系统.pdf
本发明属于自然语言处理技术领域,特别涉及一种基于关系导向的实体关系联合抽取方法及系统,对目标文本中句子进行编码,获取目标文本中句子向量表示;针对句子向量表示,利用关系抽取模块抽取目标文本中所包含的关系类型;将抽取的关系类型作为先验知识与目标文本句子中词向量表示进行融合,利用实体识别模块来识别目标文本中与抽取的关系类型对应的实体。本发明能够减少对无关实体的关注,避免抽取冗余实体,进而对识别出的多个关系类型分别识别其对应的实体对,解决实体重叠问题,最终抽取出句子中所包含的全部实体关系三元组,提升实体关系识别准
古汉语实体关系联合抽取的标注方法.pptx
古汉语实体关系联合抽取的标注方法目录添加章节标题标注方法概述标注目的和意义标注方法的分类联合抽取标注方法简介联合抽取标注方法的具体步骤确定标注对象和标注内容设计标注方案和标注规范实施标注和数据采集标注质量评估和数据清洗联合抽取标注方法的优势和局限性优势分析局限性分析未来发展方向联合抽取标注方法的应用场景和案例分析应用场景介绍案例分析:古汉语分词标注案例分析:古汉语语义角色标注案例分析:古汉语依存关系标注总结与展望总结展望未来发展方向感谢观看
基于联合学习方法的实体关系抽取.pptx
汇报人:/目录0102联合学习的定义联合学习的基本原理联合学习的优势03实体关系抽取的概念实体关系抽取的方法实体关系抽取的挑战04联合学习在实体关系抽取中的应用基于联合学习方法的实体关系抽取流程基于联合学习方法的实体关系抽取的优势05案例一:基于联合学习的医疗实体关系抽取案例二:基于联合学习的社交媒体实体关系抽取案例三:基于联合学习的金融实体关系抽取06基于联合学习方法的实体关系抽取的未来发展方向当前研究的不足与挑战对未来研究的建议与展望汇报人:
基于实体森林的实体语义关系联合抽取方法及系统.pdf
本发明提出一种基于实体森林的实体语义关系联合抽取方法和系统,包括:获取待识别实体语义关系的语料;得到句子及其对应的词序列,对句子的词序列进行编码,得到训练语料中句子的分布式表示;句子的分布式表示进行序列标注,得到实体头部,作为实体树的根节点,以根节点为循环神经网络模型的初始状态,依次输入句子中子词至循环神经网络模型,以森林的形式识别嵌套实体,得到多棵嵌套实体树;将嵌套实体树的实体表示输入TransformerDecoder模块,通过多头注意力机制,得到嵌套实体树中包含实体树间交互信息、实体和输入文本之间