基礎(chǔ)
自然語言處理（NLP）
自然語言處理PaddleNLP-詞向量應(yīng)用展示
自然語言處理（NLP）-前預(yù)訓(xùn)練時代的自監(jiān)督學(xué)習(xí)
自然語言處理PaddleNLP-預(yù)訓(xùn)練語言模型及應(yīng)用
自然語言處理PaddleNLP-文本語義相似度計算（ERNIE-Gram）
自然語言處理PaddleNLP-詞法分析技術(shù)及其應(yīng)用
自然語言處理PaddleNLP-快遞單信息抽取
理解
自然語言處理PaddleNLP-信息抽取技術(shù)及應(yīng)用
自然語言處理PaddleNLP-基于預(yù)訓(xùn)練模型完成實體關(guān)系抽取--實踐
自然語言處理PaddleNLP-情感分析技術(shù)及應(yīng)用-理論
自然語言處理PaddleNLP-情感分析技術(shù)及應(yīng)用SKEP-實踐
問答
自然語言處理PaddleNLP-檢索式文本問答-理論
自然語言處理PaddleNLP-結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)問答-理論
翻譯
自然語言處理PaddleNLP-文本翻譯技術(shù)及應(yīng)用-理論
自然語言處理PaddleNLP-機器同傳技術(shù)及應(yīng)用-理論
對話
自然語言處理PaddleNLP-任務(wù)式對話系統(tǒng)-理論
自然語言處理PaddleNLP-開放域?qū)υ捪到y(tǒng)-理論
產(chǎn)業(yè)實踐
自然語言處理 Paddle NLP - 預(yù)訓(xùn)練模型產(chǎn)業(yè)實踐課-理論

1.什么是信息抽取

即自動從無結(jié)構(gòu)或半結(jié)構(gòu)的文本中抽取出結(jié)構(gòu)化信息的任務(wù)(病歷抽取)

2.實體抽取
3.關(guān)系抽取
4.事件抽取

信息抽取和知識圖譜是一個上下游的關(guān)系。抽取的結(jié)果，可以組裝成知識圖譜（一種存儲知識的結(jié)構(gòu)）

醫(yī)療、金融、法律，三大行業(yè)用得比較多

從問診中抽取信息

貸款審核，大量的紙質(zhì)、DPF文件，需要將里面的信息進行匹配審核

根據(jù)抽取結(jié)果在不在原文中對信息抽取分類
這次我們只關(guān)注抽取式，不在原文中的情況需要參考生成方法

• 抽取式：結(jié)果在原文中
• 生成式：結(jié)果不在原文中，如果生成的結(jié)果需要一個知識做為輔助，就需要知識圖譜，很多時候不需要知識圖譜
  

抽取式分類

• 實體抽取
• 關(guān)系抽取
• 事件抽取
  

信息抽取的通用評測指標，所有的信息抽取都可以用它評
Precision：抽取出來的結(jié)果，抽出來10個，5個對的，就是 50%
Recall：關(guān)注模型漏了哪些東西，指標0~1，數(shù)值越高，模型越好
F1：Precision和Recall的綜合平均，是兩個的綜合反映

抽取模型的關(guān)鍵要素：解碼設(shè)計

實體抽取

從一段文本中抽取出文本內(nèi)容，并識別為預(yù)定義的類別

一般是 BIO 解碼方式 + CRF 模型結(jié)構(gòu)

復(fù)雜的實體抽取，無法用 BIO 直接解決（用到關(guān)系抽?。?br> 復(fù)雜實體抽取中的問題1：重疊嵌套

復(fù)雜實體抽取中的問題2：不連續(xù)

關(guān)系抽取

從文本中抽取出一對實體和預(yù)定義的關(guān)系類型，得到包含語義信息的實體關(guān)系三元組關(guān)系是有方向的，抽取的兩個實體一般稱作頭實體（HeadEntity）和尾實體（TailEntity）

關(guān)系分類是關(guān)系抽取的第二步

解碼設(shè)計
訓(xùn)練集需要人工標注或其它標注
簡單關(guān)系抽取

復(fù)雜關(guān)系抽取，將 CRF 升級成 Sigmoid，判斷大于 0.5 是一個類別，小于則不是

實體對組合

效果最好的模型，可以預(yù)測很多個類別

SPO 主謂賓

事件抽取

從一段文本中抽取出預(yù)定義的事件觸發(fā)詞和事件要素，組合為相應(yīng)的結(jié)構(gòu)化信息除了事件，實際應(yīng)用中信息抽取的結(jié)果可能更加復(fù)雜，但都可以拆成關(guān)系抽取

視頻：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24177?sharedLesson=1461929&sharedType=2&sharedUserId=2631487&ts=1687255180562
課件：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24177?sharedLesson=1567901&sharedType=2&sharedUserId=2631487&ts=1687255251418
實踐視頻：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24177?sharedLesson=1461933&sharedType=2&sharedUserId=2631487&ts=1687255270609
實踐代碼：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1978303?sUid=2631487&shared=1&ts=1687255348900

『基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理』:https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24177?sharedType=1&sharedUserId=2631487&ts=1687255213292文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-491563.html

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