基于信息增强的文档级关系抽取研究.pdf
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基于实体表示增强的文档级关系抽取.pptx
基于实体表示增强的文档级关系抽取主讲人：
目录01文档级关系抽取概述02实体表示增强方法03关系抽取技术04模型训练与评估05案例分析与应用06未来发展趋势
文档级关系抽取概述01
定义与重要性文档级关系抽取旨在从文本中识别实体间的语义关系，构建知识图谱。文档级关系抽取的定义01通过关系抽取，可以提高搜索引擎对复杂查询的理解和响应能力。关系抽取在信息检索中的作用02关系抽取是自然语言处理领域的重要组成部分，对理解文本内容至关重要。关系抽取在自然语言处理中的地位03
应用场景01文档级关系抽取在医疗健康领域中用于分析病历记录，提取患者与疾病、药物之间的关系。医疗健康领域02在金融领域，关系抽取帮
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基于特征增强的文档级威胁情报关系抽取方法及系统.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116049343 A
(43)申请公布日 2023.05.02
(21)申请号 202211416432.1 G06F 40/289 (2020.01)
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基于多跳推理的文档级关系抽取技术研究.docx
基于多跳推理的文档级关系抽取技术研究
一、引言
随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，海量的文本信息成为了人们获取知识的重要来源。然而，如何有效地从这些文本信息中提取出有价值的知识，成为了当前研究的热点问题。文档级关系抽取技术作为一种重要的信息提取技术，能够从文本中抽取实体之间的关系，为知识图谱构建、问答系统等提供重要的数据支持。而多跳推理作为一种有效的推理方式，能够更好地处理复杂的文本关系。因此，基于多跳推理的文档级关系抽取技术研究具有重要的理论和应用价值。
二、文档级关系抽取技术概述
文档级关系抽取技术是指从整篇文档中抽取实体之间的关系。其基本思想是将文本中的实体进行识别和分类，然后
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基于多特征语义增强的实体关系抽取技术研究.docx
基于多特征语义增强的实体关系抽取技术研究
一、引言
随着互联网的飞速发展，海量的信息以文字、图片、视频等多种形式呈现。实体关系抽取技术作为自然语言处理领域的重要研究方向，其目的是从非结构化文本中自动识别出实体间的关系。然而，传统的实体关系抽取技术面临着语义信息不足、多义性、歧义性等挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于多特征语义增强的实体关系抽取技术，旨在提高实体关系抽取的准确性和可靠性。
二、相关技术背景
实体关系抽取技术是自然语言处理领域的重要分支，其任务是从文本中识别出实体间的关系。传统的实体关系抽取技术主要基于规则、模板或机器学习方法，但这些方法往往无法充分挖掘文本中的语义信息。近
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基于语义分割的文档级关系抽取技术研究.docx
基于语义分割的文档级关系抽取技术研究
一、引言
在大数据时代，自然语言处理（NLP）技术在多个领域内具有重要作用，其中包括信息抽取技术。关系抽取是信息抽取的一个关键组成部分，主要涉及识别文档中实体之间的关系。这种技术在文本分析、智能问答、信息检索等方面都有着广泛应用。然而，对于传统的关系抽取技术而言，如何在大型、复杂且高度语义化的文档中高效准确地捕捉关系成为了主要的研究难点。近年来，基于语义分割的文档级关系抽取技术逐渐成为研究的热点。本文将深入探讨基于语义分割的文档级关系抽取技术的相关研究。
二、语义分割与关系抽取
语义分割是计算机视觉领域的一个重要分支，其目的是将图像或文本分割成不同的语义区
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基于语义分割的文档级关系抽取技术研究.pdf
哈尔滨工程大学硕士学位论文
摘要
文档级关系抽取是一种从长文本中识别多个实体对之间的关系的任务，为信息检索、
知识图谱构建等领域提供有力支持。与经典关系抽取中关注单一的句子并挖掘句内实体
关系的方法不同，文档级关系抽取需要在篇章中通过复杂推理才能发现多个句子间的关
系事实。这导致文档级关系抽取面临三个挑战：首先文档通常包含多个实体对，需要模
型能够识别实体一对多、多对一、多对多的复杂组合情况；其次一个实体可以在一个文
档或多个文档中重复出现，需要针对其不同语境结合上下文进行嵌入以增强语义理解；
此外文档中大量关系需要模型重点关注证据句子，进行复杂推理才能得出。
本文首先提出关系分割模型（Doc
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基于深度学习的文档级关系抽取关键技术研究
一、引言
随着信息技术的飞速发展，海量的文本数据不断涌现，如何有效地从这些文本数据中提取出有价值的信息成为了一个重要的研究课题。文档级关系抽取技术作为自然语言处理领域的一个重要研究方向，其目的是从文档中自动抽取实体间的关系信息，为后续的信息处理和知识挖掘提供支持。近年来，深度学习技术的快速发展为文档级关系抽取提供了新的思路和方法。本文旨在研究基于深度学习的文档级关系抽取关键技术，为相关研究提供参考。
二、深度学习在文档级关系抽取中的应用
深度学习是一种模拟人脑神经网络的工作机制，通过学习大量数据中的特征来提高模型的性能。在文档级关系抽取中，深度学习可以
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《文档级关系抽取技术研究》.docx
《文档级关系抽取技术研究》
一、引言
随着信息技术的迅猛发展，海量的文本数据在互联网上不断涌现。如何有效地从这些文本数据中提取出有价值的信息，成为了一个重要的研究课题。文档级关系抽取技术作为一种重要的自然语言处理技术，旨在从文本中抽取实体之间的关系，为后续的信息处理和知识挖掘提供支持。本文将详细介绍文档级关系抽取技术的研究背景、意义、现状及发展趋势。
二、文档级关系抽取技术研究背景及意义
文档级关系抽取技术是自然语言处理领域中的一个重要研究方向，其目的是从文本中自动识别和提取实体之间的关系。这种技术可以广泛应用于信息检索、问答系统、知识图谱构建等领域，具有重要的研究意义和应用价值。
首先，随着
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一种基于BERT语义增强的因果关系抽取方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114548117 A
(43)申请公布日 2022.05.27
(21)申请号 202210184092.8
(22)申请日 2022.02.23
(71)申请人 安徽理工大学
地址 232000
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基于数据增强和混合模型的生成式信息抽取算法研究.docx
基于数据增强和混合模型的生成式信息抽取算法研究
一、引言
随着信息技术的飞速发展，数据已成为当今社会发展的重要资源。在众多领域中，如医疗、金融、军事等，对信息的快速、准确抽取变得越来越重要。然而，由于数据的复杂性和多样性，传统的信息抽取方法面临着巨大的挑战。近年来，基于数据增强和混合模型的生成式信息抽取算法逐渐成为研究的热点。本文旨在研究基于数据增强和混合模型的生成式信息抽取算法，以提高信息抽取的准确性和效率。
二、数据增强技术
数据增强是一种通过增加训练数据的多样性和丰富性来提高模型性能的技术。在生成式信息抽取中，数据增强尤为重要。它能够为模型提供更多的训练样本，使得模型在面对复杂的真实数据
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融合图卷积网络和本体信息的电力通信网文档级关系抽取研究.docx
融合图卷积网络和本体信息的电力通信网文档级关系抽取研究
目录
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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基于树核函数的人物关系抽取研究.ppt
基于树核函数的人物关系抽取研究 彭成 钱龙华 周国栋 报告人：彭成 苏州大学自然语言处理实验室 / 提纲 引言 相关工作 研究动机 我们的方法 实验结果与分析 下一步工作 引言 人物关系抽取 人物关系抽取是实体关系抽取的一个重要分支，旨在抽取人名实体之间的各种社会关系。 例如，关系实例“朱镕基会见克雷蒂安”中，存在着社会交互关系（CONTACT）。 研究意义 WEB给我们提供了一个巨大的信息库，其中隐藏着大量用户感兴趣的实体及其相互关系。 人物关系抽取技术对社会网络的构建、问答系统等均具有重要意义。 相关工作 基于共现的方法： Kautz等(1997): R
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基于BERT与多语义学习的关系抽取研究.pdf
基于BERT与多语义学习的关系抽取研究
研究生：董萌导师：朱新华教授
学科：软件工程研究方向：自然语言处理年级：2021级
摘要
自然语言处理技术作为人工智能领域的重要分支之一，在阅读、搜索、问答等方面
取得了巨大的突破，其中最为关键的就是理解和利用文本中所蕴含的大量有用信息。文
本关系抽取是知识获取的关键技术，它是自然语言处理中的最基础的任务之一，旨在识
别文本中的不同实体之间的关系。通过研究关系抽取技术，可以将文本中实体和实体之
间的关系识别并提取出来，将非结构化的文本信息转化为结构化的知识，从而更好的利
用这些信息。
有监督的关系抽取是指利用已标注好的训练数据来指导模型学习实体之间的关系
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基于序列结构的文档级生物医学实体关系抽取.pdf
基于序列结构的文档级生物医学实体关系抽取中文摘要
基于序列结构的文档级生物医学实体关系抽取
中文摘要
随着生物医学领域的迅猛发展，该领域内的数据量正高速增长。这种爆炸式的数
据增长带来了新的挑战，尤其是在如何高效管理和利用这些大规模、非结构化的生物
医学数据方面。自动从海量的非结构化生物医学数据中抽取出结构化的医学信息，不
仅能够显著提高医疗从业人员获取和分析医学信息的效率，而且还能够加速临床决策
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文档级关系抽取的小波变换优化方法研究.docx
文档级关系抽取的小波变换优化方法研究
一、引言
随着信息技术的迅猛发展，文档数量的急剧增长和数据的复杂性日益提升，使得对文档内容的准确理解和快速分析变得至关重要。其中，文档级关系抽取作为一种有效的信息抽取技术，已广泛应用于信息检索、自然语言处理等领域。近年来，小波变换作为信号处理和图像分析中的一种重要工具，在关系抽取中也表现出了一定的优越性。本文将就如何将小波变换优化方法应用于文档级关系抽取进行深入研究。
二、背景与相关研究
文档级关系抽取旨在从大量文档中提取出实体间的关系信息。传统的关系抽取方法往往基于规则或模板匹配，对于复杂的语义关系难以有效捕捉。随着深度学习和自然语言处理技术的发展，基于