信息抽取技术在CRM项目中的应用与成效
关系抽取技术进一步帮助我们理解了实体之间的联系。例如,我们分析了客户反馈中提到的产品缺陷与客户满意度之间的关系,以及客户对不同服务人员的反馈。这些关系信息对于我们优化产品和服务至关重要。最后,在事件抽取方面,我们能够从客户反馈中识别出具体的购买事件、服务事件,以及这些事件的参与者、时间和结果。这不仅帮...
景联文科技高质量文本标注:驱动自然语言处理技术的发展与应用
l关键词重要性评分:为提取的关键词分配重要性得分。5.关系抽取标注:l实体关系标注:标注文本中实体之间的关系,如“员工-雇主”关系。l事件关系标注:标注文本中描述的事件之间的关系,如因果关系。6.句法结构标注:l依存关系标注:标注句子中词语之间的依存关系。l成分结构标注:标注句子的成分结构树。7.问答对...
KG如何结合多模态?知识图谱&多模态学习综述|多模态|知识图谱|视频...
多模态关系抽取(Multi-modalRelationExtraction)打开网易新闻查看精彩图片多模态事件抽取(Multi-modalEventExtraction)打开网易新闻查看精彩图片2.3MMKG融合(MMKGFusion)多模态实体对齐(Multi-modalEntityAlignment)打开网易新闻查看精彩图片多模态实体链接与消歧(Multi-modalEntityLinking&...
“太令”司法大模型,提供罪名预测及量刑建议
下面是“太令”文本校核的正样例展示:信息抽取信息抽取的测试指标是Micro-F1,测试集来自CAIL2021与CAIL2022,测试集输出为固定格式的文本序列。因为基座模型在未进行训练的情况下难以识别未知的司法实体或关系类型,因此我们对基座模型的测试采用了Few-shot策略。下面是“太令”信息抽取的样例展示:量刑辅助量刑辅助...
知识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来
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。例如,给定句子:「清华大学坐落于北京近邻」以及实体「清华大学」与「北京」,模型可以通过语义得到「位于」的关系,并最终抽取出(清华大学,位于,北京)的知识三元组。
今日Paper | 自注意力对齐;自动化评估;关系抽取任务;LSTM模型等
如今NLP领域很多研究人员将非QA(questionanswer)的任务转换成QA问题,取得了不错的效果,受此启发,作者提出了使用设计了一种问答模型的新模式来处理事件抽取任务,其核心部分是:针对首实体(headentity)和关系(relation)分别设计了一种将实体转换为问题(question)的模板,并通过生成答案(answer)来依次抽取headentity和整...
中科院赵军:开放域事件抽取 | CCF-GAIR 2018
后面讲一下事件抽取。这是ACE的事件,可以定义的事件有这么多种。预定义的事件抽取,预定义的事件抽取也是用神经网络做的。开放的事件抽取比开放的关系抽取要困难得多,为什么?一个关系是由两个实体、以及它们之间的关系构成的。而一个事件不一样,比如一个婚姻事件,它有五个要素。我们可以把两个实体作为锚点,...
王者归来:生成式建模“回归”信息抽取
一、信息抽取面临的挑战众所周知,信息抽取任务的主要目的之一就是从各种信息源中抽取知识并将其集成到现有结构化知识库中,比如各种类型的知识:1.实体:人名、地名、结构;2.关系:CEO-of,son-of,is-a,part-of;3.事件:总统选举,会议,恐怖袭击。
信息抽取在知识图谱构建中的实践与应用
对应的研究问题有四个:一是实体抽取,也即命名实体识别,实体包括概念、组织机构、人名、地名、时间等;二是关系抽取,即两个实体之间的关联性知识等,包括上下位、类属关系等;三是属性抽取,即实体或关系的特征信息,关系反映实体与外部的联系,而属性体现实体的内部特征;四是事件抽取,事件是发生在某个特定时间点或时间段...
创新命名实体识别技术,网易云商获NLP权威赛事冠军
命名实体通常指文本中具有特定意义或者指代性强的短语,包括人名、地名、组织机构名、时间日期、专有名词等。NER系统就是要从非结构化的自然文本中抽取出上述实体,并且可以按照业务需求识别出更多种类的实体,比如产品名称、型号、大小等。同时,NER技术也是关系抽取、事件抽取、知识图谱、问答系统等诸多NLP应用的基石。