大创所需，所以写了一个模型用来完成关系抽取。...如果仅用于测试和实际使用，可以下载已经训练好的Model，然后调用demo.py下对应函数 caculate_acc：计算每一个类别的正确率 demo_output：随机选择样本，输出原文，实体对以及预测的关系...download（95.37%正确率的） 链接：https://pan.baidu.com/s/1ffOzN3FZ1foepB6NcSF5qQ 提取码：bert 数据 数据使用的是百度发布的DUIE数据，包含了实体识别和关系抽取...然后放到对应的位置 运行loader.py里的prepare_data，观察到目录里生成了train.json和dev.json 截止这里，数据的预处理完成了，可以运行main和demo 我对数据进行了预处理，提取关系抽取需要的部分...', 43: '气候', 44: '人口数量', 45: '邮政编码', 46: '主角', 47: '官方语言', 48: '修业年限'} 数据的格式如下，ent1和ent2是实体
，包含命名实体识别、关系抽取、事件抽取。...--config.py：配置文件，实体识别、关系抽取、事件抽取参数配置。 --model.py是模型。...该任务只要由四个部分组成：实体识别、主体抽取、主体-客体抽取、关系分类。...实体识别 用于识别出主体或者客体的类型。实体识别是可选的，因为有的数据是不需要识别实体的。 主体抽取 主体抽取是实体识别类似，只不过这里只有一类，识别主体的首、尾位置。...', 6)] 关系抽取预测 python re_predictor.py 文本： 《神之水滴》改编自亚树直的同名漫画，是日本电视台2009年1月13日制作并播放的电视剧，共九集 实体： 人物 [('亚树直
基于 TensorFlow 的实体及关系抽取，2019语言与智能技术竞赛信息抽取（实体与关系抽取）任务解决方案。 如果你对信息抽取论文研究感兴趣，可以查看我的博客 望江人工智库 信息抽取。...Abstract 该代码以管道式的方式处理实体及关系抽取任务，首先使用一个多标签分类模型判断句子的关系种类，然后把句子和可能的关系种类输入序列标注模型中，序列标注模型标注出句子中的实体，最终结合预测的关系和实体输出实体...-关系列表：（实体1，关系，实体2）。...整个实体关系抽取代码的具体细节和运行过程可以阅读 bert实践:关系抽取解读，如果还有疑问或者想法欢迎提Issues :smile: 2019语言与智能技术竞赛 more info: 2019语言与智能技术竞赛.../output/sequnce_infer_out/epochs9/ckpt22000 生成实体-关系结果 python produce_submit_json_file.py 评估阶段 注意！
机器学习算法与自然语言处理出品 @公众号原创专栏作者 刘浪 单位 | 快商通科技股份有限公司 自然语言处理实习生 信息抽取的定义为：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...信息抽取是从文本数据中抽取特定信息的一种技术。...构成命名实体类型的是特定于任务的;人员、地点和组织是常见的。一旦提取了文本中的所有命名实体，就可以将它们链接到与实际实体相对应的集合中。 关系抽取：发现和分类文本实体之间的语义关系。...这些关系通常是二元关系，如子女关系、就业关系、部分-整体关系和地理空间关系。 命名实体识别(NER) 信息提取的第一步是检测文本中的实体。...关系抽取 关系抽取需要从文本中抽取两个或多个实体之间的语义关系，主要方法有下面几类： 基于模板的方法(hand-written patterns) 基于触发词/字符串 基于依存句法 监督学习(supervised
Entity-extractor-by-binary-tagging “半指针-半标注”方法实体的抽取器，基于苏神的三元组抽取方法改造，这里取消了三元组抽取模型中对s的抽取，直接抽取实体并做分类(相当于直接抽取...改造后的实体抽取方法不仅可以运用于短实体的抽取，也可以运用到长句实体的抽取。...基于DGCNN和概率图的"三元组"信息抽取模型 代码 以及运行教程 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 实体 即可获取。
---- 写在前面 实体关系抽取作为文本挖掘和信息抽取的核心任务，其主要通过对文本信息建模，自动抽取出实体对之间的语义关系，提取出有效的语义知识。...关系抽取任务简介 实体关系抽取作为信息抽取的重要任务，是指在实体识别的基础上，从非结构化文本中抽取出预先定义的实体关系。...在有监督中，解决实体关系抽取的方法可以分为以下两种： 流水线学习方法：是指在实体识别已完成的基础上直接进行实体之间关系的抽取； 联合学习方法：主要是基于神经网络的端到端模型，同时完成实体的识别和实体间关系的抽取...有监督实体关系抽取 3.1 流水线模型 基于流水线的关系抽取的主要流程为：对已经标注好目标实体对的句子进行关系抽取，最后把存在实体关系的三元组作为预测结果输出。...远程监督实体关系抽取 面临大量无标签数据时，有监督的关系抽取消耗大量人力，显得力不从心。因此，远程监督实体关系抽取应运而生。
向AI转型的程序员都关注了这个号 基础函数 一、实体识别 抽取文本： 驻港部队从1993年初开始组建，1996年1月28日组建完毕，1997年7月1日0时进驻香港，取代驻港英军接管香港防务，驻港军费均由中央人民政府负担...组织机构 防备和抵抗侵略:组织机构 保卫香港特别行政区的安全:组织机构 特别时期:时间 战争状态:时间 香港进入紧急状态时:时间 中央人民政府决定:组织机构 香港特别行政区:地点 全国性法律:组织机构 二、关系抽取...抽取文本： 糖尿病是一种常见的慢性疾病，主要症状包括多饮、多尿、乏力、体重下降等。...抽取文本： 该款智能手机搭载高通骁龙处理器，内置5000mAh电池，支持快充功能，采用6.5英寸全高清显示屏，照方面具备6400万像素后置摄像头和1600万素前置摄像头。...抽取文本： 当地时间7月5日，俄罗斯铁路公司发布消息表示，俄罗斯铁路网站和移动应用程序遭受大规模黑客攻击。
实体关系抽取作为信息抽取领域的重要研究课题，其主要目的是抽取句子中已标记实体对之间的语义关系，即在实体识别的基础上确定无结构文本中实体对间的关系类别，并形成结构化的数据以便存储和取用。...1 早期机器学习方面的探索 文献[1] 利用实体词、实体类型、引用类型等特征构造特征向量，采用最大熵分类器构建抽取模型，在ACE RDC 2003 英文语料上的实体关系抽取实验表明， 该方法在关系分类上获得的...文献[2] 在之前的研究的基础上， 分类组织各种特征，形成平面组合核，并采用SVM分类器在ACE RDC 2004 英文语料上进行实体关系抽取，获得了 70. 3% 的F1值。...文献[3] 在已有特征的基础上，引入字特征， 并采用条件随机场进行医学领域实体间关系的抽取，F1值达到 75% 以上。 文章引用量：300+ 推荐指数：✦✦✦✧✧ ?...End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures[J]. 2016. 3 联合抽取 一般传统的串联抽取方法是在实体抽取的基础上进行实体之间关系的识别
随后，基于这一标注方法，论文研究了不同的端到端模型，在不需要分开识别实体和关系的同时，直接抽取实体和实体之间的关系。...对于关系角色，论文使用“1”和“2”确定。一个被抽取的实体关系结果由一个三元组表示（实体 1-关系类型-实体 2）。“1”表示这个词语属于第一个实体，“2”则表示这个词语属于第二个实体。...深度学习方法对三元组各元素抽取效果 表 2 说明，在对三元组实体的抽取中，对关系的抽取较三元组各个实体的抽取的精确率更好，但召回率更低。论文认为，这是由于有大量的实体抽取后未能组成合适的实体关系对。...模型仅抽取了第一个实体 1，但未能找到合适的对应实体 2，或者仅有实体 2 被正确抽取出来。 此外，作者发现，表 2 的关系抽取结果比表 1 的结果提高了约 3%。...考虑到目前论文设计的实体关系抽取仅限于单个的关系，无法对一句话中重合的多个实体关系进行抽取，论文作者考虑使用多分类器替换 softmax 层，以便对词语进行多分类标注。
关系抽取是自然语言处理和理解的重要任务之一，就是从自由文本中发现实体对（人物、地点、机构、事件）及实体之间的关系。 关系抽取一般采用三元组，（实体，关系，实体）。...因此关系抽取是知识图谱构建的重要环节之一。当前关系抽取已经有了各种方法，如有监督，远程监督、神经网络的关系抽取方法。...本篇博客则侧重于工程应用中实体关系抽取的实现，主要基于Stanford NLP的库来实现。...（见https://nlp.stanford.edu/software/relationExtractor.html），具体的关系抽取的实现方法见课件：https://web.stanford.edu/...97.3 99.4 98.4 Total 772.0 1013.0 1780.0 76.2 43.4 55.3 可见关系抽取这一任务还有待改进之处特别多
命名实体识别是NLP领域中的一些复杂任务的基础问题，诸如自动问答，关系抽取，信息检索等 ，其效果直接影响后续处理的效果，因此是NLP研究的一个基础问题。 ?...给定用户输入的一段自然语言，在正确识别实体的基础上，抽取它们之间的关系就是亟待解决的重要问题。目前解决这个问题的方法分为串联抽取和联合抽取两类。...一般传统的串联抽取方法是在实体抽取的基础上进行实体之间关系的识别。在这种方法中，先期实体识别的结果会影响到关系抽取的结果，前后容易产生误差累积。...联合模型的方法主要基于神经网络的端对端模型同时实现实体抽取和关系抽取，这样做能够更好的将实体和其中的关系信息进行结合。...总结 3 参数共享的方法越来越多的被用于基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习中，这种方法在多任务中有着广泛的应用且简单容易实现。
引言 本文关注的任务是从无结构的文本中抽取实体以及实体之间的关系（实体 1-关系-实体 2，三元组），这里的关系是我们预定义好的关系类型，例如下图： 目前有两大类方法，一种是使用流水线的方法（Pipelined...Method）进行抽取：输入一个句子，首先进行命名实体识别，然后对识别出来的实体进行两两组合，再进行关系分类，最后把存在实体关系的三元组作为输入。...理想的联合学习应该如下图：输入一个句子，通过实体识别和关系抽取联合模型，直接得到有关系的实体三元组。这种可以克服上面流水线方法的缺点，但是可能会有更复杂的结构。...他们通过提出了一种新的标注策略把原来涉及到序列标注任务和分类任务的关系抽取完全变成了一个序列标注问题。然后通过一个端对端的神经网络模型直接得到关系实体三元组。...总结 基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习主要由两类方法。其中参数共享的方法简单易实现，在多任务学习中有着广泛的应用。
命名实体识别是NLP领域中的一些复杂任务的基础问题，诸如自动问答，关系抽取，信息检索等 ，其效果直接影响后续处理的效果，因此是NLP研究的一个基础问题。...给定用户输入的一段自然语言，在正确识别实体的基础上，抽取它们之间的关系就是亟待解决的重要问题。目前解决这个问题的方法分为串联抽取和联合抽取两类。...一般传统的串联抽取方法是在实体抽取的基础上进行实体之间关系的识别。在这种方法中，先期实体识别的结果会影响到关系抽取的结果，前后容易产生误差累积。...联合模型的方法主要基于神经网络的端对端模型同时实现实体抽取和关系抽取，这样做能够更好的将实体和其中的关系信息进行结合。...总结 3 参数共享的方法越来越多的被用于基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习中，这种方法在多任务中有着广泛的应用且简单容易实现。
具体来说，给定一个句子和其中出现的实体，实体关系抽取模型需要根据句子语义信息推测实体间的关系。...如何提高深度模型的学习能力，实现”举一反三“，是关系抽取需要解决的问题。 复杂语境问题。现有模型主要从单个句子中抽取实体间关系，要求句子必须同时包含两个实体。...实际上，大量的实体间关系往往表现在一篇文档的多个句子中，甚至在多个文档中。如何在更复杂的语境下进行关系抽取，也是关系抽取面临的问题。 开放关系问题。...为了实现多个实体间的跨句关系抽取，需要对文档中的多个句子进行阅读推理，这显然超出了句子级关系抽取方法的能力范围。因此，进行文档级关系抽取势在必行。 ?...，132,375 个实体和53,554 个实体关系事实，是现有最大的人工标注的文档级关系抽取数据集。
具体来说，给定一个句子和其中出现的实体，实体关系抽取模型需要根据句子语义信息推测实体间的关系。...实体关系抽取是一个经典任务，在过去的20多年里都有持续研究开展，特征工程、核方法、图模型曾被广泛应用其中，取得了一些阶段性的成果。随着深度学习时代来临，神经网络模型则为实体关系抽取带来了新的突破。...如何提高深度模型的学习能力，实现”举一反三“，是关系抽取需要解决的问题。 复杂语境问题。现有模型主要从单个句子中抽取实体间关系，要求句子必须同时包含两个实体。...为了实现多个实体间的跨句关系抽取，需要对文档中的多个句子进行阅读推理，这显然超出了句子级关系抽取方法的能力范围。因此，进行文档级关系抽取势在必行。 ?...，132,375 个实体和53,554 个实体关系事实，是现有最大的人工标注的文档级关系抽取数据集。
本文作者总结了对实体关系抽取现状、挑战和未来发展方向的认识。...具体来说，给定一个句子和其中出现的实体，实体关系抽取模型需要根据句子语义信息推测实体间的关系。...如何提高深度模型的学习能力，实现”举一反三“，是关系抽取需要解决的问题。 复杂语境问题：现有模型主要从单个句子中抽取实体间关系，要求句子必须同时包含两个实体。...实际上，大量的实体间关系往往表现在一篇文档的多个句子中，甚至在多个文档中。如何在更复杂的语境下进行关系抽取，也是关系抽取面临的问题。...，132,375 个实体和53,554 个实体关系事实，是现有最大的人工标注的文档级关系抽取数据集。
ReQuest 框架可以将隐藏于问答数据 (以及用户反馈信息) 内的关于实体关系的知识迁移到实体关系抽取任务上，提升信息抽取系统的效能。...在这个空间中，关系类型语义联系密切的关系提取对象也具有相似的表征，同一个问题下由正面实体（问，答）提述对和链接的问答对象也具有相似的表征。...，问答语料中的实体提述对，以统一的形式对前面提到的信息进行编码的目标关系类型和文本特征（section 3.1）。...表 1：论文中用于关系提述的文本特征（基于解析的依存句法特征和实体类型特征）。...主要研究问题：非结构化数据上的知识获取 (信息抽取，知识表示与推理，知识图谱构建和应用, 问答系统)。
具体来说，给定一个句子和其中出现的实体，实体关系抽取模型需要根据句子语义信息推测实体间的关系。...实体关系抽取是一个经典任务，在过去的20多年里都有持续研究开展，特征工程、核方法、图模型曾被广泛应用其中，取得了一些阶段性的成果。随着深度学习时代来临，神经网络模型则为实体关系抽取带来了新的突破。...如何提高深度模型的学习能力，实现”举一反三“，是关系抽取需要解决的问题。 复杂语境问题：现有模型主要从单个句子中抽取实体间关系，要求句子必须同时包含两个实体。...实际上，大量的实体间关系往往表现在一篇文档的多个句子中，甚至在多个文档中。如何在更复杂的语境下进行关系抽取，也是关系抽取面临的问题。...，132,375 个实体和53,554 个实体关系事实，是现有最大的人工标注的文档级关系抽取数据集。
具体来说，给定一个句子和其中出现的实体，实体关系抽取模型需要根据句子语义信息推测实体间的关系。...实体关系抽取是一个经典任务，在过去的20多年里都有持续研究开展，特征工程、核方法、图模型曾被广泛应用其中，取得了一些阶段性的成果。随着深度学习时代来临，神经网络模型则为实体关系抽取带来了新的突破。...如何提高深度模型的学习能力，实现”举一反三“，是关系抽取需要解决的问题。 复杂语境问题。现有模型主要从单个句子中抽取实体间关系，要求句子必须同时包含两个实体。...为了实现多个实体间的跨句关系抽取，需要对文档中的多个句子进行阅读推理，这显然超出了句子级关系抽取方法的能力范围。因此，进行文档级关系抽取势在必行。...，132,375 个实体和53,554 个实体关系事实，是现有最大的人工标注的文档级关系抽取数据集。
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