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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。 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。 但是这种方法在医疗领域数据上有一定的弊端，因为医疗知识图谱不同于常识性知识图谱，它对于信息的质量有着很高的要求，对信息噪音的容错性也较低。 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。 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。 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。 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。 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。 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
知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。 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。 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。
78610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。 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。 主页：https://thucsthanxu13.github.io 高天宇，清华大学计算机系大四本科生，主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、关系抽取。
1.1K40发布于 2019-11-18 - 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
知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。 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。 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。 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。 主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。
1.3K20发布于 2019-11-26 - 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。 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。 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 信息抽取主要分为以下几个步骤：实体抽取、关系抽取、属性抽取和事件抽取，每一步都涉及不同的方法和工具。 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： !
7.3K87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”。 文档抽取技术：工作原理探秘文档抽取是自然语言处理领域的一项关键技术，其核心目标是从非结构化或半结构化的文本中，识别、提取并结构化特定的信息片段，将其转化为计算机可以理解、查询和分析的标准化数据。 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。 属性/事件抽取：提取与实体相关的具体属性或临床事件。例如：从“患者每日口服100mg阿司匹林”中，抽取药品“阿司匹林”的剂量（100mg）、频次（每日）和给药途径（口服）。 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。
22500编辑于 2025-11-04 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
信息抽取：使用NLP技术从病理报告中抽取出对应的人体部位信息及其描述项，例如： 患者：性别 -男 ，年龄 - 58 头颅：毛发分布 - 分布均匀，外形 - 无畸形 肝脏：大小 -正常，质地 -坚实， 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。 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。关系图谱支持交互式操作，用户可以缩放、拖动、点击节点查看详细信息。 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.
31610编辑于 2024-11-22- 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。
4.8K32编辑于 2025-03-03 - 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。 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 - 来自专栏有三AI
【信息抽取】如何使用BERT进行关系抽取
为了从文本中抽取这些关系事实，从早期的模式匹配到近年的神经网络，大量的研究在多年前就已经展开。 ，我们今天就介绍基于BERT的关系抽取模型。 3 BERT Joint抽取模型 上述模型是一个单纯的关系分类模型，在前面的关系抽取文章中我们提到过，联合抽取通常具有更好的效果，下面介绍一种基于BERT的联合抽取模型，即通过一个模型能够得到输入文本中的实体以及实体之间的关系 如上图所示，是本文要介绍的联合抽取模型的结构图，可以把这个模型分成3个部分： 1.NER Module，实体抽取模块。 2.RE Module，关系分类模块。 3. BERT，共享特征抽取模块。 对于实体抽取模块，跟此前我们介绍的基于BERT的实体抽取模型没有差别，不了解的同学可以出门左转先看一下： 【NLP-NER】如何使用BERT来做命名实体识别 RE模块相对复杂一点，我们详细介绍一下， RE
6.5K12发布于 2020-08-10 - 来自专栏大数据风控
Python中字段抽取、字段拆分、记录抽取
1、字段抽取 字段抽取是根据已知列数据的开始和结束位置，抽取出新的列 字段截取函数：slice(start,stop) 注意：和数据结构的访问方式一样，开始位置是大于等于，结束位置是小于。 \4.7\\data.csv' ) newDF = df['name'].str.split(' ', 1, True) newDF.columns = ['band', 'name'] 3、记录抽取 根据一定的条件，对数据进行抽取 记录抽取函数：dataframe[condition] #类似于excel里的过滤功能 参数说明 ① condition 过滤的条件 返回值 ① DataFrame 常用的条件类型
4K80发布于 2018-01-09 - 来自专栏素质云笔记
ltp︱基于ltp的无监督信息抽取模块（事件抽取评论观点抽取）
笔者也自己写了一个抽取模块，不过只是简单评论观点抽取模块。 1.2 code粗解读 1.3 结果展示 2 三元组事件抽取 + 因果事件抽取 2.1 三元组事件抽取 2.2 因果事件抽取 ---- 1 信息抽取 - 搭配抽取 code可见：mattzheng/ ---- 2 三元组事件抽取 + 因果事件抽取 帮这位小伙伴打波广告~ 2.1 三元组事件抽取 该模块主要利用了语义角色srl，先定位关键谓语，然后进行结构化解析，核心的语义角色为 A0-5 六种，A0 3、因果事件抽取。这个包括基于因果模式库的因果对抽取。 4、事件表示。这是整个因果图谱构建的核心问题，因为事件图谱本质上是联通的，如何选择一种恰当（短语、短句、句子主干）等方式很重要。 5、事件融合。 事件融合跟知识图谱中的实体对齐任务很像 6、事件存储。事件存储是最后步骤，基于业务需求，可以用相应的数据库进行存储，比如图数据库等。 以下是运行结果： ? 整理之后的结果： ?
5.4K30发布于 2019-05-26
腾讯云开发者
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