有哪些开放源码框架可用于事实提取？

Question

也许问题是愚蠢的，但仍然是:人们可以使用哪些工具将英语文本转换成一组“事实”。

例如，“公元前49年凯撒越过卢比孔”这句话可以被解析为这样的句子：

{
"subject": "Julius Caesar (person)",
"object": "Rubicon (river)",
"verb": "to cross", 
"verb aspects": ["time": "49BC"]
}

或任何与此相距遥远的

Answer 1

我不知道很多例子，但我知道至少有一个这样的工具，专门用于医学领域：SemRep

SemRep是一个基于UMLS的程序，它从生物医学文本中的句子中提取三部分命题，称为语义谓词。谓词包括主题参数、对象参数以及绑定它们的关系。例如，SemRep从(1)中的句子中提取(2)中的谓词。1.应用血液滤过治疗一例地高辛过量合并难治性高钾血症患者。

1. 血液滤过-治疗-病人，地高辛过量-过程-患者，高钾血症-并发症-地高辛过量，血液滤过-治疗(推断)-Digoxin过量

一般来说，这与语义角色标注的问题密切相关：

语义角色标记(也称为浅语义解析)是指对句子中的词或短语进行标记，以表示它们在句子中的语义角色，如agent、目标或结果。

显然，有一些实现是可用的：https://framenet.icsi.berkeley.edu/fndrupal/ASRL