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BeijingForestStudio
ThenameoftheDepartment
北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心
部门名称
开放式信息抽取技术
门元昊
导师：罗森林
2023年05月03日
内容提要
•背景简介
•基本概念
–信息抽取
–Tagging-basedModel
–GenerativeModel
–序列标记问题
•算法原理
–Transformer-BasedOIE
–Meta-LearningOIE
•应用总结
•参考文献
2
内容提要
•预期收获
–1.了解开放式信息抽取的基本概念
–2.理解开放式信息抽取的算法原理
–3.了解开放式信息抽取的应用和发展方向
3
背景简介
•如何从文本中提取结构化信息？
•如何根据大量文本数据构建知识图谱？
DeeplearningisaclassofMLalgorithms
thatusesmultiplelayerstoextract
featuresfromtherawinput
?
(Deeplearning;isaclassof;MLalgorithms)
(Deeplearning;uses;multiplelayers)
(Deeplearning;extract;features;fromtherawinput)
4
基本概念
基本概念
基本概念
•信息抽取
–对文本内包含的信息进行结构化处理
–输入原始文本，输出固定格式的信息
•开放式信息抽取
–不依赖于预先定义的模式（schema）
–以n元关系组的形式提取事实
DeeplearningisaclassofMLalgorithmsthatusesmultiplelayerstoextractfeatures
fromtherawinput
Deeplearning
DeeplearningisaclassofMLalgorithms
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