实体识别与关系抽取

实体识别与关系抽取 从非结构化文本中提取命名实体及它们之间的关系。核心素养

🧬 知识点关系网络

文本→NER→关系抽取→三元组

⬆️ 从文本到结构化知识，信息抽取是知识图谱构建的关键步骤。

NER —— 序列标注任务，BIO标注法。BiLSTM-CRF是经典模型，BERT微调效果更佳。
💡 用HuggingFace的BERT微调CoNLL-2003 NER数据集。
关系抽取 —— 给定实体对，判断关系类型。远程监督用知识库自动标注训练数据。
💡 了解远程监督的假设与噪声问题。
联合抽取 —— 共享编码器同时抽取实体与关系，避免误差传播。
💡 了解CasRel等联合抽取模型的思想。

💡 学习贴士： 理论与代码并重，动手实现经典模型，在GPU上验证想法。

前置依赖： 学习实体识别与关系抽取前，建议具备Python编程、线性代数、概率论基础。

后续延伸： 学完实体识别与关系抽取后，可继续深入AI的其他子领域或应用方向。

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自动提取新闻中的人物、地点、事件。

提取候选人学历、公司、职位。

从论文中抽取基因-疾病-药物关系。

我是一名正在学习实体识别与关系抽取的学生，请用生动易懂的方式为我讲解其核心概念，并结合AI领域的实际应用场景加以说明。