面向Web表格的成对实体联合消歧方法.pdf

基于知识图谱的命名实体消歧方法研究.pptx 汇报人:2024-01-20基于知识图谱的命名实体消歧方法研究目录CONTENCT引言知识图谱相关理论命名实体消歧方法概述基于知识图谱的命名实体消歧模型设计实验结果与分析总结与展望 01引言互联网信息爆炸式增长，导致大量同名实体存在，产生歧义问题。命名实体消歧是自然语言处理领域的重要任务，对于提高信息检索、问答系统等的性能具有重要意义。基于知识图谱的命名实体消歧方法可以利用图谱中的丰富语义信息，提高消歧的准确性和效率。研究背景和意义国内外研究现状发展趋势国内外研究现状及发展趋势目前，命名实体消歧方法主要包括基于规则、基于机器学习和基于深度学习的方法。其中，基于深度学习的方法在近年来取得了

2024-06-20 约3.12千字 27页立即下载

面向司法文书数据的实体关系联合抽取方法研究.pdf 摘要近年来，随着中国司法领域信息公开化程度的不断提高，面向司法领域的信息抽取任务已经逐渐引起业内人士广泛关注。司法实体关系联合抽取作为信息抽取任务下的一项重要子任务，旨在通过对法律文本信息建模，抽取出法律文本中的实体关系三元组（Subject,Relation,Object），从而为司法判决预测、司法知识图谱构建等任务提供帮助。然而，现有面向法律判决文书的实体关系联合抽取方法往往缺乏特定领域知识支持，且存在大量实体重叠问题，大大影响了司法实体关系联合抽取的效果。基于此，本

2025-03-14 约7.96万字 49页立即下载

一种基于LDA和上下文摘要的Web人名消歧方法.pdf

2018-08-07 约小于1千字 7页立即下载

面向水利工程抢险文本的实体关系联合抽取方法研究.docx 面向水利工程抢险文本的实体关系联合抽取方法研究一、引言水利工程是国家基础设施的重要组成部分，其安全与稳定直接关系到国家经济社会的可持续发展。在水利工程抢险过程中，信息的快速准确获取与分析是至关重要的。随着信息化技术的发展，自然语言处理技术逐渐成为信息处理的关键手段。其中，实体关系联合抽取技术对于快速准确地从大量文本信息中提取出有用的实体关系具有重要意义。本文将研究面向水利工程抢险文本的实体关系联合抽取方法，为水利工程抢险提供更加高效、准确的信息处理手段。二、实体关系联合抽取方法研究 1.任务定义实体关系联合抽取的任务是：从非结构化文本中识别出相关的实体以及实体间的关系，并以结构化的形式

2025-06-04 约3.8千字 8页立即下载

金融知识图谱构建中的实体消歧技术.docx 金融知识图谱构建中的实体消歧技术一、金融实体消歧的技术内涵与必要性（一）实体消歧的定义与作用 实体消歧（EntityDisambiguation）是指在知识图谱构建过程中，针对同名实体或相似实体进行语义区分的技术。根据国际数据公司（IDC）2022年报告，金融领域实体歧义率高达37.6%，例如”苹果”可能指向科技公司AppleInc.或农产品期货合约。有效的消歧技术可将实体链接准确率提升至89%以上，直接影响金融风险预警、智能投顾等核心应用场景的可靠性。（二）金融领域的特殊挑战金融实体具有动态属性强、关联关系复杂的特点。以”中信证券”为例，其既指代上市公司（600030.SH），也可能

2025-05-22 约2.34千字 3页立即下载

面向中文短文本的实体识别与实体链接方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113377930 B (45)授权公告日 2021.11.30 (21)申请号 202110931275.7 G06F 16/36 (2019.01)

2023-06-19 约1.7万字 14页立即下载

面向关系型数据的实体解析方法研究.docx 面向关系型数据的实体解析方法研究一、引言随着信息技术的迅猛发展，数据已经成为现代社会的重要资源。在众多数据类型中，关系型数据因其结构化、易于理解的特点，在各个领域得到了广泛应用。然而，随着数据量的不断增长，如何有效地处理和解析这些关系型数据成为了一个重要的问题。实体解析作为数据处理的关键环节，对于提高数据处理效率和准确性具有重要意义。本文将重点研究面向关系型数据的实体解析方法。二、关系型数据与实体解析概述关系型数据是指以表格形式存储的数据，其中每个表由行和列组成，行表示实体，列表示实体的属性。实体解析是指从大量关系型数据中识别出具有相同属性的实体，并将它们进行关联和整合的过程。实体解析

2025-02-05 约4.37千字 9页立即下载

面向关系型数据的实体解析方法研究.pdf 面向关系型数据的实体解析方法研究摘要关系型数据作为普遍的数据组织与存储形式，在现实生活中应用广泛。不同来源的关系型数据集通常使用不同的数据模式描述数据记录，可能存在大量重复或相似的数据记录。实体解析用于识别不同数据集中指向同一现实世界实体的数据记录。实体解析有助于提高数据的准确性和一致性，为数据质量的提升打下基础，从而支持更加准确和可靠的数据驱动决策。现有的基于深度学习的方法已经取得一些不错的成果，但当前的研究中仍存在两个问题：一是关系型数据的模式异构和数据集中的噪声数据增加了关系型数据中属性关联的复杂性。现有的研究方法在处理模式匹配、理解上下文等方面仍存在改进空间。二是基

2025-04-25 约10.69万字 66页立即下载

一种面向多实体的标签系统及处理方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114564482 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210255491.9 (22)申请日 2022.03.15 (71)申请人广东横琴数说故事信

2023-05-07 约1.8万字 16页立即下载

一种医学实体关系联合抽取方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112818676 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110142037.8 (22)申请日 2021.02.02 (71)申请人东北大学地址 11

2023-06-07 约1.71万字 14页立即下载

认知视角下文献实体消歧算法的深度剖析与创新探索.docx 认知视角下文献实体消歧算法的深度剖析与创新探索一、引言 1.1研究背景与意义在当今信息爆炸的时代，随着互联网技术的飞速发展，数字化文献的数量呈指数级增长。据统计，全球每年新增的学术论文、专利文献、图书资料等各类文献数以千万计。如此庞大的文献资源，蕴含着丰富的知识和信息，为各个领域的研究和发展提供了坚实的基础。然而，这些文献中存在着大量的实体歧义问题，严重影响了信息处理的准确性和效率。例如，在生物医学领域，许多基因、蛋白质等实体具有多个名称或缩写，如“EGFR”既可以指“表皮生长因子受体（EpidermalGrowthFactorReceptor）”，也可能在其他语境中有不同

2025-05-05 约4.08万字 46页立即下载

基于预训练语言模型的中文短文本实体消歧研究.pdf 摘要移动互联网时代，短视频、短文本等碎片化内容由其易传播、易阅读，内容丰富等特点成了当下各大流量阵地的主要传播内容，具有丰厚的研究价值。为了更好地理解短文本，充分挖掘出其中有价值的信息，就要对文本的命名实体有正确的理解，而实体消歧就是专门用来消除命名实体歧义的工作。基于此，本文对中文短文本的实体消歧展开了研究，并基于预训练语言模型提出了两套切实有效的中文短文本实体消歧方案。方案一：针对现有中文短文本实体消歧模型对实体消歧中的有效特征考虑不充分的问题，本文提出了基于多特征因子融合的实体消歧方法。该方法首先利用预训练语言模型获得指称上下文与候选实体描述的语义匹配特征；然后，针对实

2023-12-03 约7.18万字 48页立即下载

网页实体表格信息抽取方法的深度剖析与实践.docx 网页实体表格信息抽取方法的深度剖析与实践一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化时代，互联网已成为信息的重要载体，数据量呈爆炸式增长。据相关统计，截至2024年，全球互联网数据总量已突破100ZB，且仍在以每年约20%的速度递增。在如此庞大的数据海洋中，网页表格作为一种高效、直观的信息表达方式，广泛应用于各类网站。从电商平台的商品参数表、金融机构的财务报表，到学术数据库的实验数据表，表格信息无处不在。有研究表明，约52%的Web页面包含表格，这些表格蕴含着丰富的结构化数据，是数据挖掘、分析等任务的重要数据源。网页表格信息抽取技术应运而生，它旨在从网页中自动提取表格数

2025-05-08 约3.35万字 29页立即下载

面向中文电子病历的实体识别和关系抽取方法研究.docx 面向中文电子病历的实体识别和关系抽取方法研究一、引言随着信息技术的发展，电子病历系统已经成为现代医疗体系中不可或缺的一部分。然而，海量的电子病历数据中蕴含着丰富的医学知识和信息，如何有效地提取和利用这些信息成为了一个重要的研究课题。实体识别和关系抽取是自然语言处理领域的重要技术，对于电子病历的处理和分析具有重要意义。本文旨在研究面向中文电子病历的实体识别和关系抽取方法，为医疗领域的知识发现和应用提供有力支持。二、实体识别技术研究 1.实体识别概述实体识别是自然语言处理领域中的一项关键技术，主要用于从文本数据中识别出具有特定语义的实体。在中文电子病历中，实体包括疾病名称、药物名称、患者

2025-01-31 约4.74千字 10页立即下载

《面向小样本的半监督命名实体识别方法研究》.docx 《面向小样本的半监督命名实体识别方法研究》一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据时代下文本信息的处理显得尤为重要。命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）作为自然语言处理（NLP）中的一项关键技术，被广泛应用于信息抽取、问答系统、机器翻译等领域。然而，在面对小样本数据时，传统的监督学习方法往往由于数据稀疏性和不均衡性而面临挑战。因此，本文提出了一种面向小样本的半监督命名实体识别方法，旨在解决小样本数据下的命名实体识别问题。二、相关研究背景命名实体识别是自然语言处理中的一项重要任务，其目的是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。目前，

2024-12-16 约8.89千字 18页立即下载