实体关系抽取(Entity Relation Extraction)是自然语言处理中一个重要的任务,它旨在从文本中识别实体并确定它们之间的关系。本文将着重讨论如何使用预训练模型来进行实体关系抽取任务。 一、预训练模型的概念和优势 预训练模型是指在大规模文本语料上预先进行训练的模型,如BERT、GPT等。这些模型在训练过程中学习了丰富的...
预训练模型是指在大规模文本语料上进行预训练的模型,通过学习文本的语言模式和语义信息,可以为各种自然语言处理任务提供强大的语言表示。在实体关系抽取任务中,使用预训练模型可以帮助提高模型的性能和效果。 首先,使用预训练模型可以提供更丰富的语言表示。预训练模型通过大规模语料的学习,可以学习到丰富的语言表示,包括...
实体关系抽取模型的训练方法和抽取实体关系的方法 下载积分:3500 内容提示: (19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201811142660.8(22)申请日 2018.09.28(71)申请人 深圳阜时科技有限公司地址 518055 广东省深圳市南山区桃源街道塘岭路1号金骐智谷大厦...
实体抽取方法、实体抽取模型的训练方法、装置及设备.pdf,本申请公开了一种实体抽取方法、实体抽取模型的训练方法、装置及设备,涉及人工智能技术领域。该方法包括:获取属于短文本领域的电子文档;运行实体抽取模型对电子文档进行序列标注处理,得到电子文档中的实体数据;
基于预训练模型完成实体关系抽取 信息抽取旨在从非结构化自然语言文本中提取结构化知识,如实体、关系、事件等。对于给定的自然语言句子,根据预先定义的schema集合,抽取出所有满足schema约束的SPO三元组。 例如,「妻子」关系的schema定义为: { S_TYPE: 人物, P: 妻子, O_TYPE: { @value: 人物 } } 该示例展示了...
首先,使用预训练模型进行实体识别。实体识别是实体关系抽取任务的第一步,它的目标是在文本中识别出实体的位置。使用预训练模型可以很好地解决实体识别任务,因为预训练模型在大规模语料库上学习到了丰富的语言知识,可以更好地理解文本内容。可以使用BERT等模型进行实体识别,将文本输入到预训练模型中,然后通过标注的方式来...
首先,预训练模型在实体关系抽取任务中的应用可以分为两个方面:一是作为特征提取器,二是作为独立的模型。作为特征提取器时,预训练模型可以为传统的机器学习模型提供上下文信息和语义信息,从而提高实体关系抽取的准确性。作为独立的模型时,预训练模型可以直接对文本进行编码和预测,实现端到端的实体关系抽取。 其次,对于作...
本申请公开了一种实体抽取方法、第一实体抽取模型的训练方法及相关装置,该实体抽取方法包括:获取待抽取文本;将待抽取文本输入至训练后的第一实体抽取模型中以获得待抽取文本中的实体以及实体的类型;其中,训练第一实体抽取模型时利用噪声数据集;且噪声数据集预先经过第二实体抽取模型获得漏标注片段集合、错误标注片段集合...
一种实体抽取模型的训练方法、装置、设备和存储介质专利信息由爱企查专利频道提供,一种实体抽取模型的训练方法、装置、设备和存储介质说明:本发明公开了一种实体抽取模型的训练方法、装置、设备和存储介质。该方法包括:利用预设的无监督算法在样本...专利查询请上爱企查
实体关系抽取模型训练方法、实体关系抽取方法以及装置专利信息由爱企查专利频道提供,实体关系抽取模型训练方法、实体关系抽取方法以及装置说明:本发明公开了一种实体关系抽取模型训练方法、实体关系抽取方法以及装置。该模型训练方法包括:获取用于模型...专利查询请上爱