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实体抽取的背景和意义 2022-12-07 07:06 508 墨鱼

实体抽取的背景和意义

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ˋ▽ˊ 一、知识图谱现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia,富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系如下图所示[1]: Knowledge Graph(知识图谱):一种语义网络，旨在描述客观世界的概念实体及其之间的关系，有时也称为Knowledge Base(知识库)。图谱由三元组…阅读全文赞

使用深度学习进行文物实体关系抽取的首要问题就是实体与实体关系标注，要标注句中存在的实体及其关系首先需要从事实中获得实体名称及实体间的关联关系。知识图谱还有的一些世界范围内知名的高质量大规模开放知识图谱，如包括DBpedia、Yago、Wikidata、BabelNet、ConceptNet 以及Microsoft Concept Graph等，中文的有开放知识图谱平台OpenKG…

融合知识图谱与深度学习的文物信息资源实体关系抽取方法研究.pdf CCKS 2019知识图谱评测技术报告：实体、关系、事件及问答.pdf CCKS 2019 举办了一个包含6 个为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。具体来说，给定一个句子和其中出现的实体，实体关系抽取

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