网上有关“通俗讲解关系抽取的常见方法”话题很是火热，小编也是针对通俗讲解关系抽取的常见方法寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
关系提取是指从文本中提取语义关系，这种语义关系通常发生在两个或多个实体之间。这些关系可以是不同类型的。" Paris is in France "表示巴黎与法国之间的" is in "关系。这可以用三元组(Paris, is in, France)来表示。
信息抽取(Information Extraction, IE)是从自然语言文本中抽取结构化信息的领域。该领域用于各种NLP任务，如创建知识图、问答系统、文本摘要等。关系抽取本身就是IE的一个子域。
关系提取有五种不同的方法：
我们将在一个较高的层次上讨论所有这些问题，并讨论每个问题的优缺点。
许多实体的关系可以通过手工模式的方式来提取，寻找三元组(X,α,Y)，X是实体，α是实体之间的单词。比如，“Paris is in France”的例子中，α=“is”。这可以用正则表达式来提取。
仅查看关键字匹配也会检索出许多假阳性。我们可以通过对命名实体进行过滤，只检索(CITY、is in、COUNTRY)来缓解这种情况。我们还可以考虑词性(POS)标记来删除额外的假阳性。
这些是使用 word sequence patterns 的例子，因为规则指定了一个遵循文本顺序的模式。不幸的是，这些类型的规则对于较长范围的模式和具有更大多样性的序列来说是不适用的。例如：“Fred and Mary got married”就不能用单词序列模式来成功地处理。
相反，我们可以利用句子中的从属路径，知道哪个词在语法上依赖于另一个词。这可以极大地增加规则的覆盖率，而不需要额外的努力。
我们也可以在应用规则之前对句子进行转换。例如：“The cake was baked by Harry”或者“The cake which Harry baked”可以转化成“Harry bake The cake”。然后我们改变顺序来使用我们的“线性规则”，同时去掉中间多余的修饰词。
优点
缺点
这里的思想是从一组手工编写的规则开始，通过迭代的方式从未标记的文本数据中自动找到新的规则。或者，你可以从一个种子元组开始，用特定的关系描述实体。例如，seed={(ORG:IBM, LOC:Armonk)， (ORG:Microsoft, LOC:Redmond)}表示具有“based in”关系的实体。
Snowball是一个相当古老的算法示例，它可以实现以下功能：
优点
缺点
进行监督关系提取的一种常见方法是训练一个层叠的二分类器(或常规的二分类器)来确定两个实体之间是否存在特定的关系。这些分类器将文本的相关特征作为输入，从而要求文本首先由其他NLP模型进行标注。典型的特征有：上下文单词、词性标注、实体间的依赖路径、NER标注、tokens、单词间的接近距离等。
我们可以通过下面的方式训练和提取：
有些人选择不训练“相关分类器”，而是让一个单一的二分类器一次性确定这两件事。
优点
缺点
我们可以将使用种子数据(比如弱监督的RE)和训练分类器(比如有监督的RE)的思想结合起来。但是，我们可以从现有的知识库(KB)，比如Wikipedia、DBpedia、Wikidata、Freebase、Yago中得到种子，而不是自己提供一组种子元组。
模糊监督的关系抽取方法：
优点
缺点
在这里，我们从文本中提取关系，而不需要标注任何训练数据、提供一组种子元组或编写规则来捕获文本中不同类型的关系。相反，我们依赖于一组非常普遍的约束和启发。这算不算是无监督的，是有点争议的，因为我们使用的“规则”是在一个更普遍的层面上。此外，在某些情况下，甚至可以利用小的标注文本数据集来设计和调整系统。然而，这些系统一般需要较少的监督。开放信息提取(Open Information Extraction, Open IE)通常指的是这种范式。
TextRunner是属于这类关系提取方案的一种算法。其算法可以描述为：
1. 在一个小语料库上训练一个自监督分类器
2. 遍历整个语料库并提取可能的关系
3. 基于文本冗余度的关系排序评估
OpenIE 5.0和Stanford OpenIE是这样做的两个开源系统。它们比TextRunner更现代(这里只是用它来演示范例)。我们可以期望从这样的系统输出许多不同的关系类型(因为我们没有指定我们感兴趣的关系类型)。
优点
缺点
数据标注的方法有哪些
知识抽取的关键技术
1、实体抽取：也就是命名实体识别，包括实体的检测（find）和分类（classify）。
2、关系抽取：通常我们说的三元组（triple） 抽取，一个谓词（predicate）带 2 个形参（argument），如 Founding-location(IBM，New York)。
3、事件抽取：相当于一种多元关系的抽取。
主要应用：
1、命名实体作为索引和超链接。
2、情感分析的准备步骤，在情感分析的文本中需要识别公司和产品，才能进一步为情感词归类。
3、关系抽取（Relation Extraction）的准备步骤。
4、QA 系统，大多数答案都是命名实体。
数据标注的方法：分类、对象检测、语义分割、实体识别、关系抽取、情感分析、文本标记、声音标注、时间序列标注、地理信息标注。
1、分类：这是将数据样本分为不同类别或标签的方法。标注者需要将数据样本分为预定义的类别中的一个或多个。分类常用于文本分类、图像分类和情感分析等任务。
2、对象检测：对象检测涉及标记图像中的目标对象位置。标注者需要绘制边界框（bounding box）来框出目标对象，通常伴随着目标类别的标签。这用于计算机视觉任务，如物体识别和自动驾驶。
3、语义分割：语义分割涉及为图像的每个像素分配语义标签，以区分不同的对象和区域。这对于图像分割、医学图像分析和地图制作非常有用。
4、实体识别：这是在文本中标记出命名实体（如人名、地名、组织名）的过程。实体识别通常用于信息提取和自然语言处理任务。
5、关系抽取：关系抽取涉及在文本中识别和标记出不同实体之间的关系。这对于知识图谱构建和文本理解非常重要。
6、情感分析：这是在文本中识别和标记情感或情感极性的过程，通常分为正面、负面和中性。情感分析用于社交媒体监测和舆情分析。
7、文本标记：文本标记包括将文本中的关键词或短语标记为特定的类别或主题。这用于信息检索和文本分类。
8、声音标注：声音标注涉及对音频数据进行时间轴上的标记，以标识声音事件、语音文本或声音特征。这对于语音识别和音频分析非常有用。
9、时间序列标注：对时间序列数据进行标记，以识别和标识时间点上的事件、趋势或异常。这在金融领域和工业监控中常见。
10、地理信息标注：这包括在地图上标记地理要素、地理坐标或地理边界的过程。用于地理信息系统（GIS）和地理数据分析。
数据标注的技巧
1、清晰的标注指南：提供明确和详细的标注指南，包括标签定义、标注方式、错误处理和不确定性处理等。这有助于标注人员理解任务的要求。
2、标注人员培训：对标注人员进行充分的培训，确保他们了解标注任务的背景和特点。培训可以包括示例标注和练习。
3、样本均衡：在分类和对象检测任务中，确保数据样本在不同类别之间均衡分布，以避免偏见和过拟合。
4、交叉验证：对标注结果进行交叉验证，通过多个标注人员对同一数据进行独立标注，然后计算一致性以评估质量。
5、质量控制：实施质量控制流程，监测和评估标注的准确性。这可以包括定期审查标注示例和解决标注错误。
关于“通俗讲解关系抽取的常见方法”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
本文来自作者[kpedzd]投稿，不代表迪紫号立场，如若转载，请注明出处：https://kpedzd.cn/bkdq/202501-111975.html
评论列表（4条）
我是迪紫号的签约作者“kpedzd”！
希望本篇文章《通俗讲解关系抽取的常见方法》能对你有所帮助！
本站[迪紫号]内容主要涵盖：国足,欧洲杯,世界杯,篮球,欧冠,亚冠,英超,足球,综合体育
本文概览：网上有关“通俗讲解关系抽取的常见方法”话题很是火热，小编也是针对通俗讲解关系抽取的常见方法寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您...