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知识图谱构建-关系抽取和属性抽取
转载自：丁香园大数据 前言 医疗知识图谱构建离不开大量的三元组，而三元组的获取除了先前文章介绍的IS-A上下位抽取，另一项就是关系抽取。 为了获取更多的图谱结构特征和图谱中的先验知识，近几年，大多研究集中于利用图神经网络解决远监督关系抽取任务。 这些模型包括结构化预测[2,3]、整数线性规划[4,5]、卡片金字塔解析[6]和全球概率图形模型[7,8]。其中，结构化预测方法在几个语料的表现较好。 目前无论是哪一种关系抽取模型，我们除了在细节结构上整合各种策略，也会将BERT，和已有医疗知识图谱的表示学习模块加入到模型中，目的就是更好的抽取医疗实体关系，构建更高质量的医疗知识图谱。 结语 本文主要介绍了关系抽取和属性抽取的以往研究，以及中文医疗数据在这些模型的效果和我们的一些改进做法。医疗信息抽取是图谱构建的重要环节，如何获取高质量的数据，是我们的目标。
8.1K33发布于 2020-03-03 - 来自专栏机器学习AI算法工程
知识图谱入门 ， 知识抽取
知识抽取的概念 知识抽取，即从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，形成知识(结构化数据)存入到知识图谱。大体的任务分类与对应技术如下图所示： ? 面向非结构化数据的知识抽取 实体抽取 实体抽取抽取文本中的原子信息元素，通常包含任命、组织/机构名、地理位置、时间/日期、字符值等标签，具体的标签定义可根据任务不同而调整。如： ? 关系抽取 关系抽取是从文本中抽取出两个或多个实体之间的语义关系。它是信息抽取研究领域的任务之一。如: - 王健林谈儿子王思聪:我期望他稳重一点。 一种常用的W3C推荐的映射语言是R2RML(RDB2RDF)。一种映射结果如下图所示： ? 现有的工具免费的有D2R，Virtuoso、MOrph等。 百科类知识抽取 对于百科类数据我们都较为熟悉，下面着重介绍怎么从百科里抽取知识： ? 上图给出从百科里抽取知识的流程介绍。
3.7K20发布于 2019-10-28 - 来自专栏机器学习AI算法工程
AI辅助构建知识图谱：关系抽取
本次大赛旨在通过糖尿病相关的教科书、研究论文来做糖尿病文献挖掘并构建糖尿病知识图谱。参赛选手需要设计高准确率，高效的算法来挑战这一科学难题。 完整代码获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 关系抽取 即可获取。 类别名称和定义 疾病相关： 1、疾病名称 (Disease)，如I型糖尿病。 3、临床表现 (Symptom)，包括症状、体征，病人直接表现出来的和需要医生进行查体得出来的判断。如"头晕" "便血" 等。 选手从中抽取实体之间的关系。实体之间关系共十类。 ? ? 模型 构建训练样本 之前没有做 Relation Extraction 的经验，最直觉的想法是当成一个二分类问题来做。
1.3K20发布于 2019-10-28 3倍提升效率：医疗病理信息抽取与关系图谱展示系统解析
数据结构化：将从文本中抽取出的信息进行结构化存储，形成标准化的数据格式（如JSON、数据库）。3. 关系图谱展示：利用Echarts等可视化工具，将结构化信息以关系图谱的形式展示。 NLP信息抽取采用基于深度学习的NLP信息抽取技术，对医疗文本进行命名实体识别（NER）、关系抽取、情感分析等操作。训练专用的医疗病理领域模型，提取特定人体部位及其相关属性信息。 3. 关系图谱可视化利用Echarts库进行数据可视化，将结构化数据以图谱的形式呈现。图谱节点表示不同的人体部位，边表示检查项目及描述信息。 检索结果以高亮的方式在关系图谱中显示，方便用户定位。五、预期成果1. 数据结构化：病理报告中的关键信息能自动抽取并以结构化的形式存储，方便后续分析和展示。2. 关系图谱可视化：通过直观的图谱展示，帮助用户更轻松地理解病理信息的分布及关联。3. 快速检索功能：用户能够快速根据需求查询到目标信息，提高信息获取效率。4.
32010编辑于 2024-11-22- 来自专栏数说戏聊
04.字段抽取拆分&记录抽取1.字段抽取2.字段拆分3.记录抽取
1.字段抽取 根据已知列的开始与结束位置，抽取出新的列 字段截取函数slice(start, stop) slice()函数只能处理字符型数据 start从0开始，取值范围前闭后开。 desktop/4.6/data.csv' ) Out[65]: tel 0 18922254812 1 13522255003 2 13422259938 3 , dtype: object #截取地区数值 areas = df['tel'].str.slice(3, 7) Out[72]: 0 2225 1 2225 2 2225 3 屏幕快照 2018-07-01 19.52.00.png 3.记录抽取 根据一定条件对数据进行抽取 记录抽取函数dataframe[condition] 参数说明：condition 过滤对条件 返回值 ：DataFrame 类似于Excel对过滤功能 3.1 记录抽取常用的条件类型 比较运算：> < >= <= !
1.7K20发布于 2018-08-02 - 来自专栏活动
知识图谱构建：DeepSeek结构化信息抽取方案
结合先进自然语言处理技术和深度学习算法，DeepSeek自动识别抽取文本关键实体、关系和事件，转化为知识图谱节点和边，实现知识自动化构建更新。为什么需要DeepSeek？ torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")model.to(device)# 训练循环for epoch in range(3) ，实现自动化的信息抽取和知识图谱更新。 金融风控金融领域对风险控制有严格要求，DeepSeek方案可以处理大量的金融文本数据，如新闻报道、公司财报等，抽取关键信息，构建金融知识图谱，辅助风控模型进行风险评估和预警。 医疗健康医疗文献和病历数据蕴含着丰富的知识，DeepSeek能够从中抽取医学实体和关系，构建医疗知识图谱，为医疗决策支持、疾病诊断辅助等应用提供有力支撑。
2K21编辑于 2025-03-26 - 来自专栏机器学习/数据可视化
NLP札记3-信息抽取
信息抽取 信息抽取是个宽泛的概念，指的是从非结构化的文本中提取出结构化的信息来的一种技术。 信息抽取（information extraction），即从自然语言文本中，抽取出特定的事件或事实信息，帮助我们将海量内容自动分类、提取和重构。 (termFrenquency.getTrem(), termFrequency.getFrequency())) print(counter.top(2)) # 结果 中国=2 中国队=1 加油=3 toString()) # 根据每篇文章的TF-IDF提取关键词 add函数接受两个参数：文档id和文档内容 documents方法返回所有的文档id，供用户遍历 getKeywordsOf(id, 3) sentence_list = HanLP.extractSummary(document,3) # 两个参数：文档和所需要的句子数量
1K20发布于 2021-03-02 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来
为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。 最初，工作 [1，2] 首次提出使用CNN对句子语义进行编码，用于关系分类，比非神经网络方法比性能显著提升；工作 [3，4] 将RNN与LSTM用于关系抽取；此外，工作 [5] 提出采用递归的神经网络对句子的语法分析树建模 不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。 如下图所示，关系抽取少次学习问题仅为每种关系提供极少量样例（如3-5个），要求尽可能提高测试样例上的关系分类效果。 ? 作者简介 韩旭，清华大学计算机科学与技术系博士三年级同学，主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、信息抽取。
1K20发布于 2019-11-18 - 来自专栏Spark学习技巧
知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来
为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。 最初，工作 [1，2] 首次提出使用CNN对句子语义进行编码，用于关系分类，比非神经网络方法比性能显著提升；工作 [3，4] 将RNN与LSTM用于关系抽取；此外，工作 [5] 提出采用递归的神经网络对句子的语法分析树建模 不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。 如下图所示，关系抽取少次学习问题仅为每种关系提供极少量样例（如3-5个），要求尽可能提高测试样例上的关系分类效果。 ? 作者简介 韩旭，清华大学计算机科学与技术系博士三年级同学，主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、信息抽取。
1.1K10发布于 2019-11-21 - 来自专栏Datawhale专栏
知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来
为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。 最初，工作 [1，2] 首次提出使用CNN对句子语义进行编码，用于关系分类，比非神经网络方法比性能显著提升；工作 [3，4] 将RNN与LSTM用于关系抽取；此外，工作 [5] 提出采用递归的神经网络对句子的语法分析树建模 不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。 如下图所示，关系抽取少次学习问题仅为每种关系提供极少量样例（如3-5个），要求尽可能提高测试样例上的关系分类效果。 ? 总结 为了更及时地扩展知识图谱，自动从海量数据中获取新的世界知识已成为必由之路。以实体关系抽取为代表的知识获取技术已经取得了一些成果，特别是近年来深度学习模型极大地推动了关系抽取的发展。
78910发布于 2019-11-18 - 来自专栏数据派THU
知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来
为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。 最初，工作 [1，2] 首次提出使用CNN对句子语义进行编码，用于关系分类，比非神经网络方法比性能显著提升；工作 [3，4] 将RNN与LSTM用于关系抽取；此外，工作 [5] 提出采用递归的神经网络对句子的语法分析树建模 不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。 如下图所示，关系抽取少次学习问题仅为每种关系提供极少量样例（如3-5个），要求尽可能提高测试样例上的关系分类效果。 ? 作者简介： 韩旭，清华大学计算机科学与技术系博士三年级同学，主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、信息抽取。
1.1K40发布于 2019-11-18 - 来自专栏AI科技评论
知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来
为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。 最初，工作 [1，2] 首次提出使用CNN对句子语义进行编码，用于关系分类，比非神经网络方法比性能显著提升；工作 [3，4] 将RNN与LSTM用于关系抽取；此外，工作 [5] 提出采用递归的神经网络对句子的语法分析树建模 不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。 如下图所示，关系抽取少次学习问题仅为每种关系提供极少量样例（如3-5个），要求尽可能提高测试样例上的关系分类效果。 作者简介 韩旭，清华大学计算机科学与技术系博士三年级同学，主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、信息抽取。
1.3K20发布于 2019-11-26 - 来自专栏大数据文摘
知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来
为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。 最初，工作 [1，2] 首次提出使用CNN对句子语义进行编码，用于关系分类，比非神经网络方法比性能显著提升；工作 [3，4] 将RNN与LSTM用于关系抽取；此外，工作 [5] 提出采用递归的神经网络对句子的语法分析树建模 不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。 如下图所示，关系抽取少次学习问题仅为每种关系提供极少量样例（如3-5个），要求尽可能提高测试样例上的关系分类效果。 ? The 25th International Conference> [3] Dongxu Zhang, Dong Wang.
1.1K10发布于 2019-11-20 - 来自专栏AI小白入门
【NLP】知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来
为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。 最初，工作 [1，2] 首次提出使用CNN对句子语义进行编码，用于关系分类，比非神经网络方法比性能显著提升；工作 [3，4] 将RNN与LSTM用于关系抽取；此外，工作 [5] 提出采用递归的神经网络对句子的语法分析树建模 不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。 如下图所示，关系抽取少次学习问题仅为每种关系提供极少量样例（如3-5个），要求尽可能提高测试样例上的关系分类效果。 ? 作者简介 韩旭，清华大学计算机科学与技术系博士三年级同学，主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、信息抽取。
1.6K10发布于 2019-11-25 EMNLP 2023 | 腾讯优图实验室3篇论文入选，含信息抽取、知识图谱编码等研究方向
大会讨论的内容包含上下文学习、MBR算法、大模型攻击、信息抽取、机器翻译、文本生成、情感分析研究等众多细分领域。 今年，腾讯优图实验室共有3篇论文入选，内容涵盖视频字幕信息抽取、医学对话信息抽取、知识图谱编码等研究方向，展示了腾讯优图实验室在人工智能领域的技术能力和学术成果。 以下为腾讯优图实验室入选论文概览：01视频字幕文本的关键信息抽取VKIE: The Application of Key Information Extraction on Video TextSiyuAn 论文链接：https://aclanthology.org/2023.findings-emnlp.888/03关系感知的知识图谱编码集成学习Relation-aware Ensemble Learning Tsinghua University), Yong Li(Tsinghua University), Xian Wu, Ziheng Zhang, Zhenxi Lin, Yefeng Zheng知识图谱
65110编辑于 2024-01-19- 来自专栏大模型快速上手实践
一文速学-知识图谱从零开始构建实战:知识图谱搭建构架实践-信息抽取
前言 根据系列上篇文章，我们已经了解了知识图谱的基本概念，以及现在知识图谱发展状况，与前沿AI结合方向。现在就差真正实践构建知识图谱这临门一脚，基本上就会对知识图谱这一产品有更加清晰的认识。 那么工欲善其事必先利其器，就像我们对编程语言的掌握程度，更高级的用法和熟练度能更进一步提高我们做出项目产品的质量，在本篇文章将从开发环境部署写到初级知识图谱搭建实践，完成从无到有的知识图谱构建过程。 一、知识图谱构建架构 二、知识图谱实践 1.信息抽取 信息抽取（Information Extraction，简称 IE）是构建知识图谱中最核心的步骤之一，其目标是从非结构化的文本数据中自动提取出有意义的结构化信息 属性抽取（Attribute Extraction）：提取实体的特征和属性，例如提取“产品”的品牌、型号、价格等信息。 基于PaddleNLP-UIE模型实现知识图谱信息抽取模块： ! : 48, 'probability': 0.5193512646392762, 'start': 39, 'text': '2017年6月3日
7.6K87编辑于 2024-10-29 - 来自专栏TEL18600524535
从信息海洋到知识图谱：文档抽取技术如何重塑医疗健康行业？
文档抽取技术的出现，正是一场解决这一核心矛盾的“及时雨”。 自然语言理解与信息抽取这是整个流程的核心，通常采用基于深度学习（如BERT、GPT等预训练模型）的混合方法，包含以下几个关键任务：命名实体识别：这是最基础的抽取任务。 从“患者于2023年10月入院”中，抽取入院事件及其时间。3. 后处理与结构化输出实体归一化：将抽取出的不同表述的实体，映射到标准医学术语库（如ICD-10、SNOMED CT、LOINC等）。 结构化输出：最终，将所有抽取、关联并归一化的信息，输出为结构化的格式，如JSON、XML，或直接存入数据库、知识图谱中，供下游应用调用。 3. 自动化编码与医保结算应用：自动从病案首页和出院小结中，抽取主要诊断、并发症、手术操作等关键信息，并自动匹配到标准的ICD-10疾病编码和DRG/DIP分组。
24500编辑于 2025-11-04 - 来自专栏hotqin888的专栏
golang知识图谱NLP实战第四节——关系抽取完善逻辑
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/hotqin888/article/details/81322890
1.2K30发布于 2018-09-11 - 来自专栏AI 大数据
智能知识图谱：大模型如何实现高效实体识别与关系抽取
本文将详细讲解如何利用大模型实现知识图谱的自动化构建，包括实体识别、关系抽取和图谱更新，并提供可运行的示例代码和相关配图。 大模型在知识图谱构建中的作用大模型在知识图谱构建中的核心作用包括：实体识别：从文本中自动识别出实体。关系抽取：识别实体之间的关系。图谱更新：动态更新知识图谱中的实体和关系。 || ORG: Apple || LOC: Cupertino, || California |+-------------------+系抽取关系抽取的目标是从文本中识别实体之间的关系 A1: 大模型具有强大的自然语言理解能力，可以显著提升实体识别和关系抽取的准确性和效率，减少人工干预。Q2: 如何处理多语言知识图谱的构建？ A2: 可以使用多语言大模型（如mBERT、XLM-R）来处理多语言文本，并通过统一的表示方法构建多语言知识图谱。总结本文详细介绍了如何利用大模型构建高效的知识图谱，包括实体识别、关系抽取和图谱更新。
4.9K32编辑于 2025-03-03 - 来自专栏数据饕餮
知识图谱实战开发案例剖析（3）：知识图谱典型应用
一、前言 这是系列博文《知识图谱实战开发案例剖析》第1部分：知识图谱基础，第3节：知识图谱典型应用。该系列内容同时已经录制成视频课程，感兴趣的可以访问网易云课堂。 二、正文 2.1 知识图谱典型应用场景 ? 2.2 知识图谱应用最佳实践 2.2.1 语义理解 ? 2.2.2 智能搜索 ? 2.2.3 智能问答机器人 ? 2.2.4 辅助诊断 ?
1.3K30发布于 2019-01-14
腾讯云开发者
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