开放式中文实体关系抽取研究.pptx
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面向中文专利的开放式实体关系抽取研究摘要随着信息技术的飞速发展,中文专利的数量和种类不断增加,分析其中的实体关系变得越来越重要。本文针对中文专利的开放式实体关系抽取进行了研究。首先介绍了中文专利的特点和实体关系抽取的相关概念和方法。接着,通过分析中文专利抽取实体关系的方法,提出了一种基于深度学习的开放式实体关系抽取模型,并在实际数据集上进行了验证。实验结果表明,该模型可以有效地从中文专利中抽取实体关系。最后,本文对开放式实体关系抽取在中文专利领域的应用前景进行了讨论。关键词:中文专利;实体关系抽取;深度学
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中文开放式实体关系抽取技术研究的中期报告一、背景介绍随着大数据时代的到来,信息爆炸的情况下,如何从海量的信息中快速、准确地找到有用的信息,一直是自然语言处理(NLP)领域关注的重点之一。目前,NLP的研究已经逐渐从单一任务向多任务、跨领域等方向拓展。在实体关系抽取领域,开放式实体关系抽取作为一种重要的研究方向,逐渐受到学术界和工业界的关注。它不依赖于预先定义好的实体类型和关系类型,而是从文本中挖掘出所有可能的实体和关系,并构建一个动态的实体和关系知识库。这种方法不需要人工标注数据,能够自动从海量文本中获取
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[复杂中文文本的实体关系抽取研究]实体抽取第36卷第8期计算机科学Vol.36No.8复杂中文文本的实体关系抽取研究王苑徐德智陈建二(中南大学信息科学与工程学院长沙410083)摘要实体关系抽取是信息抽取研究领域中的重要研究课题之一。针对已有方法在处理复杂文本上的不足,提出了复杂中文文本的实体关系抽取方法。结合中文文本的语法特征,提出了7条抽取关系特征序列的启发式规则,并采用语义序列核和KNN机器学习算法结合的方法来分类和标注关系的类型。通过对ACE评测定义下的两个子类的实体关系抽取,关系抽取的平均F值达
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