【什么是对象图】 静态快照，这张照片描述了一系列对象的状态值和它们之间的链接。【对象图的组成】 对象图=对象+链 对象 对象就是真实世界中的一个物理上或概念上具有自己状态和行为的实体，并且对象可以是抽象的。 特性：标识（名字），行为（方法，属性），
1. 简介实体链接（entity linking)是指将自然语言文本中出现的实体提及（entity mention)关联到对应知识图谱实体上去的任务。实体链接是很多自然语言处理任务的基础，例如知识图谱构建、信息／事件抽取、语意搜索和智能问答等。按照自然语言文本长度的不同，该任务可以进一步分为长文本实体链接和短文本实体链接两类：长文本实体链接任务的输入通常是一篇文档（例如一篇 Wikipedia文章
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2023-12-18 07:03:49
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文章目录前言一、什么是欧式距离二、测试代码三、测试结果总结 前言 语言千千万，谁是你的最爱？我推Mojo（咒语），因为Mojo可以让Python（蟒蛇）变成龙。本章就来比一比Mojo和Python谁更快。使用的Mojo版本是0.4.0。一、什么是欧式距离 图中两个点，一个蓝色，一个红色，他们之间的欧式距离为多少？答案非常简单。 很简单的吧。 上面的只是二维空间的计算方式，如果是三维，
命名实体消歧（Named Entity Disambiguation，NED）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，其目标是识别文本中的命名实体，并确定它们在现实世界中的唯一对应实体。命名实体包括人名、地名、组织名、日期、时间、货币等。
NED模型是用于解决NED问题的算法或系统。这些模型通常利用深度学习技术，特别是序列到序列（seq2seq）模型、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN
写在前面最近刚开始调研实体消歧方面的相关工作，这里先开一个头吧。希望大家可
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2022-09-01 12:37:48
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任务212：Entity Disambiguation (实体消歧)介绍小米是公司还是吃的？ 苹果是公司还是吃的？ 根据左边的上下文找出左边的James Craig到底是右边(1)(2)(3)哪个James Craig 有一个描述库（1）苹果：一种水果（2）苹果：一家公司 （1）问题的句子，实体前找20个词，实体后找20个词，然后用tf-idf （2）解释整句话使用tf-idf （3）比较相似度
该项目用双向长短时记忆神经网络和条件随机场(Bi-LSTM-CRF)的命名实体识别本项目是针对医疗数据，进行命名实体识别。项目中有600份标注好的电子病历文本，共需识别含解剖部位、独立症状、症状描述、手术和药物五类实体。该领域的命名实体识别问题是自然语言处理中经典的序列标注问题。data:已标注的医疗数据，O非实体部分,TREATMENT治疗方式, BODY身体部位, SIGN疾病症状, CHEC
自然语言处理总复习（五）—— 词义消歧一、相关概念与预备知识（一）词义消歧1. 定义2. 词义消歧需要解决的三个问题3. 应用（二）预备知识1. 有监督学习和无监督学习2. 伪词3. 算法效能评估 —— 上界和下界二、有监督的消歧方法（一）基于贝叶斯分类的词义消歧1. 概念介绍及准备工作2. 计算公式推导3. 词义排歧算法（Disambiguation）（二）基于互信息的词义消歧1. 核心思想2
NLP From Scratch: 生成名称与字符级RNN这是我们关于“NLP From Scratch”的三个教程中的第二个。 在<cite>第一个教程< / intermediate / char_rnn_classification_tutorial ></cite> 中，我们使用了 RNN 将名称分类为来源语言。 这次，我们将转过来并使用语言生成名称。&
# PaddleNLP 指代消歧
指代消歧（Coreference Resolution）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在识别和解决文本中的代词所指的具体内容。在实际应用中，指代消歧对于理解和处理文本中的关联性非常重要，尤其是在机器翻译、问答系统和文本生成等任务中。
PaddleNLP 是飞桨（PaddlePaddle）生态系统中的自然语言处理工具库，提供了丰富的预训练模型和工具
实体对齐实体对齐流程实体对齐问题一般指两两对齐，但是当知识图谱中的实体数量非常多时，如果直接计算所有实体的两两对齐，时间复杂度将会达到\(O(n^2)\)，因此要解决大规模知识图谱的实体对齐，在流程上会有不一样的设计，主要分为分组和聚类两个步骤。分组：按照一个或者多个属性项对所有实体进行分组。图所示为按照属性项p 进行分组。分组是为了减少后续对齐工作的计算量，一旦分组完成，就只在组内进行对齐计算，
词义消歧的定义，主要方法，衍化历程
原创
2021-07-11 18:21:58
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词义消歧的定义，主要方法，衍化历程
原创
2022-01-25 16:00:29
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一 序 本文属于贪心NLP学习笔记系列。 leaning 学习逻辑：通过历史数据学习模型，通过模型来预测未来。二 学习的两种主流方式根据AI 发展的历程，可以分为两个branch 专家系统：基于规则 基于于概率的系统（Probabilistic）：给定数据D={X，y} 学习X到y的映射关系数据量大则优先使用基于概率的系统；若数据量小或没有
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2023-11-26 19:15:02
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作者 | Nesrine Sfar编译 | VK来源 | Towards Data Science如果你点开这篇文章，这意味着你有足够的
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2022-07-30 00:49:10
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共指消解（coreference resolution）技术同NER、RE。作为自然语言历届基础技术被广泛的应用于：文本摘要、机器翻译、自动问答和知识图谱等领域。共指消解的提出是为了识别一段文本中指向同一实体的不同表述。在自然文本中，经常出现同一个实体的不同表述．例如，“【陈奕迅】，英文名【Eason Chan】， 1974年7月出生于香港．【他】是当今华语乐坛的当红歌手．”这句+话中，【陈奕迅】
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2023-08-31 18:17:12
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前言：这篇论文是最新的基于joint方式进行的联合抽取实体关系的模型。主要创新点是提出了新的标注数据方法，具体可以看论文，本篇的主要目的是解读代码逻辑，更多想法细节可以先看论文。我们还是重点分两部分来看：输入数据部分+模型输入数据部分我们都假设seq的长度都是5追踪train_dataloader-->indexed_train_data-->data_maker-->DataM
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2023-09-05 11:53:27
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# 实体抽取：Python代码示例及其应用
## 什么是实体抽取？
实体抽取（Entity Extraction）是自然语言处理（NLP）中的一种技术，旨在从文本中识别和提取特定的信息单位，如人名、地点、组织、事件等。实体抽取通常是信息提取的一部分，对于信息检索、问答系统和数据分析等应用具有重要的意义。
## 实体抽取的工作流程
实体抽取的工作流程通常包括以下几个步骤：
1. **文本预
# 实体抽取在Python中的实现
实体抽取是自然语言处理（NLP）领域中的一项重要技术，它能够从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。在Python中，我们可以使用多种库来实现实体抽取，例如spaCy、NLTK等。本文将介绍如何使用Python进行实体抽取，并展示一些代码示例。
## 实体抽取的重要性
在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的文本信息。如何从这些文本中快
词义消除歧义NLP项目实验本项目主要使用https://github.com/alvations/pywsd 中的pywsd库来实现词义消除歧义目前，该库一部分已经移植到了nltk中，为了获得更好的性能WSD，而不是使用的NLTK模块pywsd库。一般来说，从pywsd的simple_lesk()比NLTK的lesk好。当我有空时，我会尽量更新NLTK模块。在本文档中主要介绍原pyws
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2023-09-29 10:04:48
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