引言 实体关系抽取是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要研究方向，它旨在从文本数据中提取出实体之间的关系。随着大数据时代的到来，实体关系抽取技术在信息抽取、问答系统、知识图谱构建等应用中发挥了重要作用。本文将介绍实体关系抽取的背景和相关技术，以及当前的研究进展。 实体关系抽取的

文旅笔记家 2020-11-18T16:03:47+08:00

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知识图谱是一种描述现实世界中事物及其关系的图形化表示方法，它以实体为节点，以关系为边连接这些节点，从而形成一个丰富的、多领域的知识网络。然而，知识图谱的构建是一项复杂而具有挑战性的任务，需要深入理解和挖掘大量的数据。在这个过程中，大数据技术发挥了重要的作用，包括实体关系抽取、语义

风吹麦浪1 2023-03-01T20:01:46+08:00

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在大数据时代，企业和组织需要处理海量的数据。这些数据中包含了大量的非结构化文本信息，如新闻、社交媒体、科技论文等。为了能够从这些文本中挖掘和分析有价值的信息，实体识别与关系抽取成为了大数据处理中的一项重要任务。 实体识别 实体识别是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人物、地点、

雨后彩虹 2024-01-02T20:13:21+08:00

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