【论文笔记】用于事件抽取与生成的预训练语言模型
1、事件抽取的目标是识别事件触发词和事件论元。下图给出了包含一个“Meet”类型事件的句子，该事件的事件触发词为“meeting”，两个论元分别为“president Bush”以及“several Arab LEADers”。
2、事件提取系统：预测具有特定子类型的事件触发器及其对每个句子的参数。 论文中将该实现分为两个阶段：触发分类。使用DMCNN对句子中的每个单词进行分类以识别触发单词。若一个句子具有触发器，则执行阶段二，应用类似的DMCNN来为触发器分配参数并对齐参数的角色。
ACL2021事件抽取及事件相关论文整理
1、该方法能够更准确地识别事件论元，提高事件抽取的准确性。 Trigger is Not Sufficient： Exploiting Frame-aware Knowledge for Implicit Event Argument Extraction 简介：该研究指出，仅依赖触发词进行事件论元抽取是不够的。
2、论文原文的地址： https：// 事件抽取的目标是识别事件触发词和事件论元。下图给出了包含一个“Meet”类型事件的句子，该事件的事件触发词为“meeting”，两个论元分别为“President Bush”以及“several Arab leaders”。
3、论文解读及代码链接：相关链接 PRGC — ACL2021 论文标题：PRGC： Potential Relation and Global Correspondence Based Joint Relational Triple Extraction 简介：提出了一种基于潜在关系和全局对应性的联合关系三元组抽取模型。该模型通过引入潜在关系表示和全局对应性约束，提高了关系抽取的准确性和鲁棒性。
4、在指代消解等Span相关任务上取得更好效果。【ACL2020】Coreference Resolution as Query-based Span PreDICtion：提出一种基于问QA）的共指消解模型，将每个候选指称所在句子作为问题，模型去抽取文本中所有和该指称共指的文段（span）。避免了传统共指消解模型的若干问题。
知识图谱(三)--知识抽取
1、知识抽取是构建大规模知识图谱的关键环节，旨在从不同来源、不同结构的数据中提取知识并存入知识图谱中。这一过程涉及多个子任务和技术挑战，特别是针对非结构化文本数据的知识抽取。以下是对知识抽取的详细解析。知识抽取任务 知识抽取的主要任务包括三个子任务：命名实体识别、关系抽取和事件抽取。
2、知识图谱中的知识提取主要包括实体抽取、属性抽取、关系抽取以及语义类抽取：实体抽取：定义：即从原始数据中自动识别命名实体的过程，是知识提取的核心步骤。方法：包括基本提取方法、从特定站点提取实体、规则和词典方法以及机器学习方法。其中，基于机器学习的方法，尤其是深度学习，已被广泛应用于命名实体识别。
3、知识图谱的构建与应用需要多种智能信息处理技术的支持，包括知识抽取、知识融合、知识推理以及知识表示等。
4、知识抽取是实现自动化构建大规模知识图谱的重要技术，其目的在于从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取并存入知识图谱中。知识抽取的概念最早出现于NLP研究领域，是指自动化地从文本中发现和抽取相关信息，并将多个文本碎片中的信息进行合并，将非结构化数据转换为结构化数据。
5、三元组（Tuple）：是知识图谱中最基本的知识表示单元，通常由实体-关系-实体（或实体-属性-值）组成，如（张三，父亲，李四）表示张三是李四的父亲。知识抽取（Knowledge Extraction）知识抽取是从非结构化或半结构化的文本数据中提取出结构化知识的过程。
大模型在知识图谱信息抽取方向的综述
以下是对大模型在知识图谱信息抽取方向发展的综述。信息抽取的基本任务 信息抽取的核心任务包括实体识别（Named Entity Recognition，NER）、关系抽取（Relation Extraction，RE）和事件抽取（Event Extraction，EE）。这些任务共同构成了从文本中抽取结构化信息的基础框架。
使用“知识图谱+大模型”完成知识抽取的步骤如下：数据获取与预处理：从PDF会议记录中获取文本数据，可以使用在线工具如pdftoTEXT或相关软件进行转换。也可以下载提供的预处理txt文件，确保数据格式符合后续处理要求。创建TopGraph项目与设计Schema：注册并创建TopGraph项目。
在标注系统中创建标签并标注关键信息，然后训练LLM-NER和LLM-RE模型。将自定义模型集成到构建工作流中，过滤和融合不同模型的实体和关系。最后，构建出完整的图谱并导出NT文件，使用gCloud或Workbench进行可视化分析，如查询代表国家的地区实体或关联分析各国签署的文件。
联合抽取方法：将事件的所有相关信息通过一个模型同时抽取出来，以解决流水线方法的误差积累问题。联合抽取方法首先会建立事件抽取子任务的模型，然后将各个模型的目标函数进行组合，形成联合抽取的目标函数；通过对目标函数进行优化，获得事件抽取各个子任务的结果。
王者荣耀水晶抽奖概率,单倍三倍概率需要多少抽
1、王者荣耀中，荣耀水晶的抽取概率是玩家关注的焦点。根据王者荣耀官方的说法，荣耀水晶的抽取在1-360次为平均概率0.8%，第361次为必中。基于这一信息，我们可以对抽奖概率进行详细分析。单次抽奖概率 在前360次抽奖中，每次抽奖抽中荣耀水晶的平均概率为0.8%。
2、王者荣耀水晶抽奖概率问题探讨 根据官方说明，荣耀水晶在第361次抽取时必中，前360次的平均概率为0.8%。关于这0.8%的概率，有两种不同的理解方式。第一种假设每次抽中的概率恒定为0.8%，这种情况下，通过函数计算可以得到在x值达到87时，抽中的概率超过50%。
开箱即用的百度开放域信息抽取的统一框架UIE
1、开箱即用的百度开放域信息抽取的统一框架UIE 百度开源的UIE（Unified Information Extraction）框架是一个高效且强大的信息抽取工具，它能够在实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务上展现出良好的泛化效果。
2、开箱即用与二次开发方面，PaddleNLP提供了简单易用的Taskflow接口，通过几行代码即可使用情感信息抽取能力。同时，用户亦可利用Label Studio平台进行情感数据标注、模型微调、部署与结果可视化，实现全流程定制。
本文来自作者[金生]投稿，不代表域帮网立场，如若转载，请注明出处：http://yubangwang.com/23584.html
评论列表（4条）
我是域帮网的签约作者“金生”！
希望本篇文章《事件抽取模型源码（事件抽取综述）》能对你有所帮助！
本站[域帮网]内容主要涵盖：鱼泽号
本文概览：【论文笔记】用于事件抽取与生成的预训练语言模型1、事件抽取的目标是识别事件触发词和事件论元。下图给出了包含一个“Meet”类型事件的句...