随笔分类 - 知识图谱
摘要：1. 前言 实体和关系的联合抽取问题作为信息抽取的关键任务，其实现方法可以简单分为两类： 一类是串联抽取方法。传统的串联抽取就是首先进行实体抽取，然后进行关系识别。这种分开的方法比较容易实现，而且各个模块灵活度比较高。但是这种方法中，实体识别的结果会影响到关系识别的结果，所以容易产生误差累积。 另一
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摘要："1. 通俗易懂解释知识图谱（Knowledge Graph）" "2. 知识图谱 命名实体识别（NER）详解" "3. 哈工大LTP解析" 1. 前言 哈工大语言技术平台Language Technology Platform（LTP）是哈工大社会计算与信息检索研究中心历时十年开发的一整套中文语言
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摘要："1. 通俗易懂解释知识图谱（Knowledge Graph）" "2. 知识图谱 命名实体识别（NER）详解" "3. 哈工大LTP解析" 1. 前言 在解了知识图谱的全貌之后，我们现在慢慢的开始深入的学习知识图谱的每个步骤。今天介绍知识图谱里面的NER的环节。 命名实体识别（Named Enti
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摘要："1. 通俗易懂解释知识图谱（Knowledge Graph）" "2. 知识图谱 命名实体识别（NER）详解" "3. 哈工大LTP解析" 1. 前言 从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在
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