详解事件抽取与事件图谱构建-3

程序员研修院
企业官方账号
2023-01-12 15:18:59

课时名称课时知识点
详解事件抽取与事件图谱构建-3现有知识图谱大多关注于以实体为核心的静态知识，缺乏对于以事件为核心的动态知识的刻画和构建。如何从非结构化文本中抽取结构化的事件知识已成为眼下热门研究课题。
...全文
162 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
事件、事件抽取与事理图谱
事件是人类命题记忆的核心，事件抽取、事件关系抽取与事理图谱是信息抽取和知识工程的重要研究方向。事件抽取分为元事件和主题事件抽取，涉及事件触发词和论元识别。事件关系抽取关注事件间的时序、因果等关系。事理图谱以事件为中心，描述事件间的丰富逻辑关系，是新一代动态知识图谱。
知识图谱——事件抽取
本文介绍了事件抽取技术的关键概念、挑战及最新进展。涵盖了限定类别与开放域事件抽取方法、事件关系抽取技术、以及多模态环境下事件抽取的研究成果。
知识图谱-事件抽取综述
事件抽取是知识图谱构建的重要环节，涉及触发词识别、事件类型分类、论元识别和角色分类。主流技术包括模式匹配和机器学习，其中机器学习特别是神经网络模型逐渐成为主流。事件抽取面临的挑战包括底层技术成熟度、领域可扩展性和语料完善。未来趋势将聚焦提高精度、跨文档抽取和融合外部资源。
【事件图谱】事件抽取与事件关系抽取
本文聚焦NLP领域的事件抽取任务，介绍了事件抽取和事件关系抽取的定义、任务。阐述了基于模式匹配、机器学习、深度学习的事件抽取方法，以及流水线学习、联合学习、远程监督学习等关系抽取方法。最后探讨了利用外部知识、小样本抽取、问答技术等事件抽取技术的发展趋势。
事件抽取与事件图谱构建
本文探讨了事件图谱构建中的关键技术，包括事件抽取、事件关系抽取等，并介绍了基于阅读理解和知识巩固网络的最新方法，旨在解决依赖大量人工标注数据的问题。
CSDN讲师的课程社区_NO_48

1

社区成员

42

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区管理员
  • 程序员研修院
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章