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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。 时间抽取任务最基础的部分包括： - 识别事件触发词及事件类型 - 抽取事件元素同时判断其角色 - 抽出描述事件的词组或句子 此外，事件抽取任务还包括： - 事件属性标注 - 事件共指消解 对于事件抽取， 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。 4、检查方法(Test)，包括实验室检查方法，影像学检查方法，辅助试验，对于疾病有诊断及鉴别意义的项目等，如甘油三酯。 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 - 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？ ，实现自动化的信息抽取和知识图谱更新。 ，构建知识图谱，使系统能够理解问题的语义并从知识图谱中检索相关信息，给出准确的回答。 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。 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。 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。 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。 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。 为了推动文档级关系抽取的研究，课题组姚远同学等 [30] 提出了DocRED数据集，是一个大规模的人工标注的文档级关系抽取数据集，基于维基百科正文和WikiData知识图谱构建而成，包含5,053篇维基百科文档 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。 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。 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。 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。 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。 为了推动文档级关系抽取的研究，课题组姚远同学等 [30] 提出了DocRED数据集，是一个大规模的人工标注的文档级关系抽取数据集，基于维基百科正文和WikiData知识图谱构建而成，包含5,053篇维基百科文档 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。
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。 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。 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 - 来自专栏数据分析与挖掘
【知识图谱】知识图谱的构建-python-neo4j
环境依赖 jdk、neo4j图数据库 neo4j具体的安装过程可以参考这里：https://cloud.tencent.com/developer/article/1387732 json数据 { os.path.join(cur_dir, 'data\\medical2.json') self.g = Graph("http://localhost:7474", username="neo4j self.g.create(node) count += 1 print(count, len(nodes)) return '''创建知识图谱中心疾病的节点 self.g.create(node) count += 1 print(count) return '''创建知识图谱实体节点类型
2.4K31发布于 2021-04-09 - 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。 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： ! output_path, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(extracted_info, f, ensure_ascii=False, indent=4) 在一个窗口启动doccano的WebServer，保持窗口 $ doccano webserver --port 8000 在另一个窗口启动doccano的任务队列 $ doccano task Step 4.
7.6K87编辑于 2024-10-29 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。 不同的人体部位以节点表示，各节点之间的检查项目和描述以边进行连接，形成清晰的病理信息关系图谱。4. 多条件检索：支持用户根据多个条件（如检查部位、结果描述等）进行检索，快速定位到特定的病理信息。5. 4. 多条件检索：设计多条件检索接口，允许用户通过选择人体部位、检查项目、结果描述等进行过滤。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. 4. 数据统计分析：通过结构化数据，便于生成统计报告及进一步的病理数据分析。
32010编辑于 2024-11-22- 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。 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。 4. 大语言模型的深度应用：利用GPT-4等更强大的模型，实现更接近人类水平的医学语言理解和推理能力。联邦学习：在保护数据隐私的前提下，通过联邦学习技术在多家医院间协同训练更鲁棒的模型，同时不共享原始数据。
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NLP/KG
4.基于Label studio的训练数据标注指南：情感分析任务观点词抽取、属性抽取
）文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等 3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务 4.基于Label studio的训练数据标注指南：情感分析任务观点词抽取、属性抽取 目录 情感分析任务标注 3.1 语句级情感分类任务 3.2 属性级情感分析任务 3.2.1 属性-情感极性-观点词抽取 3.2.2 属性-情感极性抽取 3.2.3 属性-观点词抽取 3.2.4 属性抽取 3.2.5 观点词抽取 4. 图片 3.2 属性级情感分析任务 在本项目中，属性级的情感分析需要配置的标注任务类型为Relation Extraction，包括属性抽取、观点抽取、属性-观点抽取、属性-情感极性抽取、属性-情感极性- 下图展示了关于观点词抽取任务的标注示例。 图片 4. 导出标注数据 勾选已标注文本ID，点击Export按钮，选择导出的文件类型为JSON，导出数据： 图片 5.
97900编辑于 2023-03-05 - 来自专栏人芳觅
Geant4--是怎样使用的？--（1.信息抽取）
对于Geant4模拟，我们关心它到底是怎样使用的，到底是怎样获取我们想要的信息，即信息抽取。 了解了这些基本概念，我们才能更加清晰地拿G4来干活，这些基础知识，需要多看教材、反复去琢磨才能更加透彻。继续以B1例子为基础讲解，怎样抽取你想要的物理过程信息。 重点开始了，以代码事例来看，怎样抽取信息。事例1：获取一个探测器“/B1/Shape1”的能谱；事例2：获得多个探测器“/B1/Shape1”的计数分布。 private: G4Accumulable<G4double> fEdep; G4Accumulable<G4double> fEdep2; }; #endif void B1RunAction (constG4Run* run) { for (int i=0;i<10;i++) { G4cout<<Counts[i]<<"\t";//当然可以输入到一个文件中 } G4cout<<G4endl
3K20发布于 2020-09-04 - 来自专栏祥子的故事
知识图谱 | Neo4j初相识
初衷 为什么要了解知识图谱、neo4j呢？ 前几天在会议上，领导说接下来我们部分将重点发力知识图谱的工作，解决业务域的问题，让每位同事都去了解下，等过段时间要做汇报工作，每位讲讲自己的学习心得，算是输出。 第一步：下载neo4j 在国内访问neo4j官网的速度会很慢，注意访问外国网站。 /bin/neo4j restart 这样就保证了neo4j的可以正常使用。 案例 这里以股票知识图谱数据为例，具体例子说明请见网上，已经有很多人做分享。这里仅仅展示如何运行和使用。 /bin/neo4j restart 然后运行命令行，将数据导入neo4j数据库中 .
1.9K10发布于 2020-02-19
腾讯云开发者
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