哈工大LTP基本使用-分词.词性标注.依存句法分析.命名实体识别.角色标注 上一节我们讲了LTP的基本使用,接下来我们使用其进行事件抽取. 参考代码:https://github.com/liuhuanyong/EventTriplesExtraction sentence_parser.py import os from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser, NamedEntityRecognizer, SementicRoleLabeller

1. 前言 实体和关系的联合抽取问题作为信息抽取的关键任务,其实现方法可以简单分为两类: 一类是串联抽取方法.传统的串联抽取就是首先进行实体抽取,然后进行关系识别.这种分开的方法比较容易实现,而且各个模块灵活度比较高.但是这种方法中,实体识别的结果会影响到关系识别的结果,所以容易产生误差累积. 另一类是联合抽取方法:使用一个模型同时实现实体抽取和关系抽取,能更好的整合实体及其关系之间的信息.但现有的联合抽取方法也存在诸多问题,比如:大部分的联合抽取模型需要人工参与构建特征.为了减少人工抽取特征工

前言 这篇论文主要讲的是知识图谱正确率的评估,将知识图谱的正确率定义为知识图谱中三元组表述正确的比例.如果要计算知识图谱的正确率,可以用人力一一标注是否正确,计算比例.但是实际上,知识图谱往往很大,不可能耗费这么多的人力去标注,所以一般使用抽样检测的方法.这就好像调查一批商品合格率一样,不可能将所有的商品都检查一遍,采用抽样的方法可以估计出合格率. 抽样产生的样本,我们利用中心极限定理,可以推导出样本均值服从正态分布.根据正态分布的概率形式,可以推导置信区间,并且可以要求误差界限(margin

融合异构知识进行常识问答 论文标题 -- <Graph-Based Reasoning over Heterogeneous External Knowledge for Commonsense Question Answering> 论文来源 论文代码 任务介绍 任务概述 以CSQA(常识问答)为例,针对未提及背景知识的问题,要求考虑背景知识并作出回答 任务形式 输入:问题Q=q_1 q_2⋯q_m和包含n个答案的候选答案集合A={a_1,a_2,⋯,a_n} 目标:从候选集合中选出正确答案

16.(2022)Chip-BCKG-基于临床指南的中国乳腺癌知识图谱的构建与应用 论文标题: Construction and Application of Chinese Breast Cancer Knowledge Graph Based on Clinical Guidelines 论文会议: Chip 16.(2022)Chip-BCKG-基于临床指南的中国乳腺癌知识图谱的构建与应用 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 知识提取 2.2 医学KG 3.乳腺癌知识图谱构建 3.1 本

最近在学习处理自然语言处理,就发现LTP的(哈工大语言云),这个比我最先使用的jieba分词更好,词库更大,功能也更强大. 这里介绍两种方法:1.调用LTP的API,2.使用pyltp,这里的方法基于python,对于其它语言的使用的请大家了解这里:LTP 3.3文档 1.调用LTP的API ①进入哈工大语言云进行注册 ②注册之后哈工大语言云的官网会给你一个API key,但是好像一开始并不能使用,要等官网审核之后,显示你的本月使用流量有18G左右就可以了, 新用户一般会给你送20G(我好像一开

  本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试.由于该比赛早已结束,笔者当时也没有参加这个比赛,因此没有测评成绩,我们也只能拿到训练集和验证集.但是,这并不耽误我们在这方面做实验. 比赛介绍   该比赛的网址为:http://lic2019.ccf.org.cn/kg ,该比赛主要是从给定的句子中提取三元组,给定schema约束集合及句子sent,其中schema定义了关系P以及其对应的主体S和客体O的类别,例如(S_TYPE:人物,P:妻子,O_TYPE:人物)

  当我写下这篇文章的时候,我的内心是激动的,这是因为,自从去年6月份写了文章利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试 后,我就一直在试图寻找一种在开放领域能够进行三元组抽取的办法,也有很多读者问过我这方面的问题,今天,笔者将给出答复,虽然不是正确答案(现在也没有正确答案),但至少,我写下了自己的答案.   离我想出这个抽取系统虽然才过去不久,但我的心情,已经由开始的激动狂喜,转化为后来的平淡,直到现在的不满.事实证明,开放领域的三元组抽取实在太难,以笔者个人的努力和智商,实在没法给出完美的答案,所以

1.LTP介绍 ltp是哈工大出品的自然语言处理工具箱, 提供包括中文分词.词性标注.命名实体识别.依存句法分析.语义角色标注等丰富. 高效.精准的自然语言处理技术.pyltp是python下对ltp(c++)的封装. 在linux下我们很容易的安装pyltp, 因为各种编译工具比较方便. 但是在windows下需要安装vs并且还得做一些配置,但是经过本人查阅资料总结了一种不需要安装c++的方法. 2.windows下安装pyltp 想使用LTP进行nlp的任务,第一步就是要需要安装一个pylt

1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 哈工大语言技术平台Language Technology Platform(LTP)是哈工大社会计算与信息检索研究中心历时十年开发的一整套中文语言处理系统.LTP制定了基于XML的语言处理结果表示,并在此基础上提供了一整套自底向上的丰富而且高效的中文语言处理模块(包括词法.句法.语义等6项中文处理核心技术),以及基于动态链接库(Dynamic Link L

一.实体识别作为信息抽取中基础的也是重要的一步,其技术可以分为三类,分别是其于规则的方法.其于统计模型的方法以及基于深度学习的方法. 基于规则的方法,主要依靠构建大量的实体抽取规则,一般由具有一定领域知识的专家手工构建.然后将规则与文本进行匹配,识别出实体. 基于统计的方法,需要一定的标注语料进行训练,采用的基本模型有马尔可夫HMM.条件马尔可夫CMM.最大熵ME以及条件随机场CRF等,这此方法作为序列标注问题进行处理,主要涉及步骤有语料标注.特征定义和模型训练. 基于深度的方法,也是目前比较大

分词是中文自然语言处理的基础.目前常用的分词算法有 1.张华平博士的NShort中文分词算法. 2.基于条件随机场(CRF)的中文分词算法. 这两种算法的代表工具包分别是jieba分词系统和哈工大的LTP语言技术平台.下面就分别演示这两个工具的使用方法. jieba包有两个分词函数,cut和cut_for_search,后者主要为搜索引擎设计,粒度更细.jieba.cut(sentence,cut_all=False,HMM=True)方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串:cut_all 参

LTP(Language Technology Platform)由哈工大社会计算与信息检索研究中心开发,提供包括中文分词.词性标注.命名实体识别.依存句法分析.语义角色标注等丰富. 高效.精准的自然语言处理技术. LTP的源码是C++,也提供Java和Python版本.Python版本的安装方法是在cmd下输入 pip install pyltp 安装需要C++的编译环境. 然而在安装包下载下来开始安装的时候,报下面的错误 Exception: Traceback (most recent c

pyltp的简介   语言技术平台(LTP)经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广, 是国内外最具影响力的中文处理基础平台.它提供的功能包括中文分词.词性标注.命名实体识别.依存句法分析.语义角色标注等.   pyltp 是 LTP 的 Python 封装,同时支持Python2和Python3版本.Python3的安装方法为: pip3 install pyltp 官网下载网址:https://pypi.org/project/pyltp/0.1.7/ 官方使用说明文档

分块,根据句子的词和词性,按照规则组织合分块,分块代表实体.常见实体,组织.人员.地点.日期.时间.名词短语分块(NP-chunking),通过词性标记.规则识别,通过机器学习方法识别.介词短语(PP).动词短语(VP).句子(S). 分块标记,IOB标记,I(inside,内部).O(outside,外部).B(begin,开始).树结构存储分块.多级分块,多重分块方法.级联分块. 关系抽取,找出实体间关系.实体识别认知事物,关系识别掌握真相.三元组(X,a,Y),X.Y实体,a表达关系字符串

开放域实体抽取泛用工具 https://github.com/magicdict/FDDC 更新时间 2018年7月16日 By 带着兔子去旅行 开发这个工具的起源是天池大数据竞赛,FDDC2018金融算法挑战赛02-A股上市公司公告信息抽取.这个比赛是针对金融公告开展的信息抽取比赛.在参赛过程中,萌生出一个念头,是否能够开发出一个泛用的信息抽取工具呢? 信息抽取是NLP里的一个实用内容.该工具的目标是打造一个泛用的自动信息抽取工具.使得没有任何基础的用户,可以通过简单的步骤提取文档(PDF,H

FDDC2018金融算法挑战赛02-A股上市公司公告信息抽取 更新时间 2018年7月11日 By 带着兔子去旅行 信息抽取是NLP里的一个实用内容.该工具的目标是打造一个泛用的自动信息抽取工具.使得没有任何基础的用户,可以通过简单的步骤提取文档(PDF,HTML,TXT)中的信息.该工具使用C#(.Net Core)开发,所以可以跨平台运行.(Python在做大的工程的时候有诸多不便,所以没有使用python语言) 基本环境 .NetCore2.1 LTP组件:哈工大LTP3.3.2版 PDF

pyltp在win10下安装比较麻烦,因此参考以下安装方式, 1.下载 win10下python3.6 2.安装 下载好了以后, 在命令行下, cd到wheel文件所在的目录, 然后使用命令pip install wheel文件名安装. 3.测试 >>> from pyltp import SentenceSplitter >>> sents = SentenceSplitter.split('元芳你怎么看?我就趴窗口上看呗!') >>> print(

首先安装pyltp pytlp项目首页 单例类(第一次调用时加载模型) class Singleton(object): def __new__(cls, *args, **kwargs): if not hasattr(cls, '_the_instance'): cls._the_instance = object.__new__(cls, *args, **kwargs) return cls._the_instance 使用pyltp提取地址 import os from pyltp i

参考:http://cslt.riit.tsinghua.edu.cn/mediawiki/images/e/e5/%E5%8F%A5%E6%B3%95%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%88%86%E6%9E%90.pdf http://pyltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/api.html https://pypi.python.org/pypi/pyltp https://github.com/hankcs/HanLP 使用 pyltp pyltp 是