优化网站制作公司好吗,贵阳专业网站建设公司哪家好,网站商城功能模块,wordpress当前页面id#x1f31f; 知识图谱的实体识别与分类#x1f525;
#x1f50d; 什么是实体识别与分类#xff1f; 实体识别#xff08;Entity Recognition#xff09;是从文本中提取出具体的事物#xff0c;如人名、地名、组织名等。分类#xff08;Entity Classification#x… 知识图谱的实体识别与分类 什么是实体识别与分类 实体识别Entity Recognition是从文本中提取出具体的事物如人名、地名、组织名等。分类Entity Classification则是将这些实体归类到已知的类别中比如“演员”可以分为“歌手”、“演员”、“运动员”等。它就像知识图谱的“骨架”帮助我们更好地组织和理解信息。 为什么重要 1️⃣ 提升信息理解通过识别和分类实体我们能更清晰地理解文本内容比如“苹果”可以是“水果”、“公司”或“产品”。 2️⃣ 知识图谱的基础实体识别与分类是构建知识图谱的核心帮助我们构建结构化的知识库。 3️⃣ 多领域应用从医疗、教育到企业实体识别与分类都能为实际场景提供支持。 如何实现 1️⃣ 学习工具云知豆豆、抽取王等知识图谱工具可以帮助你快速识别和分类实体。 2️⃣ 掌握技术自然语言处理NLP技术如CRF、LSTM、BERT都能用来提升识别与分类的准确率。 3️⃣ 实践项目尝试构建小型知识图谱从简单的命名实体识别NER到复杂分类一步步掌握技术。 快速上手小技巧 1️⃣ 从基础开始先掌握命名实体识别NER这是分类的基础。 2️⃣ 多实践通过开源数据集如CONLL2003练习积累经验。 3️⃣ 参考案例学习医疗、教育领域的实际应用了解不同场景的需求。 未来趋势 1️⃣ 智能化深度学习将推动实体识别与分类更高效。 2️⃣ 个性化根据用户需求定制分类结果。 3️⃣ 可视化未来知识图谱将更加直观用户能轻松理解结果。 4️⃣ 边缘计算实体识别与分类将向边缘延伸实时服务更 Close。
快来加入我们一起探索知识图谱的奥秘 #知识图谱 #实体识别 #分类 #自然语言处理 #深度学习 #学习指南 你学会了吗 【没有】 快快告诉我你对知识图谱的实体识别与分类有没有了然于胸 快来评论区和我互动分享你的学习心得吧 4-知识图谱的抽取与构建-4_2实体识别与分类任务
1. 实体识别与分类的定义
实体识别NER, Named Entity Recognition从非结构化文本中定位并提取具有特定意义的实体如人名、地名、机构名等。实体分类Entity Classification将识别出的实体划分到预定义的语义类别中如“人物”、“地点”、“时间”。
2. 核心要素
实体类型
基础类型PER人物、LOC地点、ORG组织、TIME时间、MONEY货币。扩展类型产品名PRODUCT、疾病名DISEASE、法律条款LAW等。
标注体系
BIOB-类别实体开头、I-类别实体中间、O非实体。BIOESB开始、I中间、E结束、S单个实体、O非实体。
技术方法
模板和规则方法
正则表达式、词典匹配例如识别以“公司”结尾的机构名。
基于序列标注的方法【机器学习算法】
序列标注的方法
1. 确定实体识别标签贴体系 标签体系越复杂标注成本越高。人工标注 BIO,BIOS ###2. 模型【深度学习替代但可以了解】
隐马尔可夫模型HMM
作用实体识别 训练模型目的 通过训练好的模型自动给输入的句子打标签。了解这就行。算法搞不定。 天书【算法】
条件随机场CRF 深度学习 这里视频图搞错了从下往上训练。 BiLSTMCRF 神经网络
基于预训练的语言模型
Transformer如BERT、预训练语言模型。 预训练模型更能挖掘出数据中隐藏的信息。
实体识别解码策略 1. MLP SOftmax
2. CRF
3. RNN
4. Pointer Network 指针网络【这是个啥】
小结 评价指标
精确率Precision正确识别的实体数 / 所有识别出的实体数。召回率Recall正确识别的实体数 / 所有真实存在的实体数。F1值F1-Score2 * (Precision * Recall) / (Precision Recall)。 二、通俗易懂的语言指导
1. 比喻理解
实体识别与分类就像“抓娃娃机游戏”
扫描句子 → 移动爪子拆分句子为词语。锁定目标 → 瞄准娃娃判断哪些词是实体。抓取分类 → 抓取后放进不同篮子如“人名篮”、“地点篮”。
2. 关键步骤
分词把句子拆成“零件”例如“马斯克在上海建工厂” → 【马斯克/在/上海/建/工厂】。标注给每个词贴标签例如“马斯克→B-PER上海→B-LOC”。模型训练教AI学会标注规则如用BERT模型。 三、通俗案例演示
任务从句子中提取实体并分类
句子 “2023年12月25日苹果公司CEO蒂姆·库克宣布将在加州投资5亿美元建设新总部。”
步骤分解 分词与标注BIO格式 2023年12月25日 → B-TIME苹果公司 → B-ORGCEO → O蒂姆·库克 → B-PER加州 → B-LOC5亿美元 → B-MONEY 分类结果 时间2023年12月25日组织苹果公司人物蒂姆·库克地点加州货币5亿美元 四、定制练习任务巩固知识点
任务1BIO标注实战
句子 “腾讯的创始人马化腾在深圳宣布2024年将向元宇宙领域投入100亿元人民币。” 要求 标注实体类别PER, ORG, LOC, TIME, MONEY使用BIO标签。 点击查看参考答案
腾讯 → B-ORG创始人 → O马化腾 → B-PER深圳 → B-LOC2024年 → B-TIME100亿元人民币 → B-MONEY 任务2模型调用与结果分析 安装工具使用Hugging Face的transformers库。 pip install transformers运行代码 from transformers import pipelinener_model pipeline(ner, modeldslim/bert-base-NER)
text Microsoft announced a new office in Tokyo on March 15, 2024.
results ner_model(text)for entity in results:print(f{entity[word]} → {entity[entity]})观察输出 检查“Microsoft”是否被识别为组织ORG“Tokyo”是否为地点LOC。思考模型是否漏掉了“March 15, 2024”中的时间实体 任务3实际应用与错误分析
场景你正在开发一个财经新闻分析工具需提取公司名、人名、金额。 要求 写一段包含歧义实体的句子例如 “苹果股价昨日上涨5%库克表示将在苹果园区召开发布会。” 注“苹果”可能是公司名或水果“库克”是人名“苹果园区”是地点 手动标注尝试用BIO标签标注上述句子。 使用工具验证 用spaCy或Hugging Face模型运行句子观察工具是否准确分类“苹果”。分析错误为什么模型可能将“苹果园区”中的“苹果”误判为公司名 五、总结
核心逻辑拆分句子 → 判断实体 → 分类标签 → 模型自动化。学习重点 掌握BIO标注规则熟悉工具如spaCy、BERT理解上下文对分类的影响如“苹果”在不同句子中的含义 进阶方向 尝试训练自定义NER模型如用Hugging Face的Trainer。学习处理嵌套实体如“北京大学第三医院”中的“北京大学”和“第三医院”。
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