En el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN), la clasificación de textos, el reconocimiento de entidades, el reconocimiento de relaciones y el reconocimiento de tripletes son temas importantes. Este artículo profundizará en estos temas clave e introducirá algoritmos y técnicas relacionados.
Categorización de texto
Primero, nos centramos en la clasificación del texto. Se presentan en detalle diferentes algoritmos y técnicas de clasificación de texto, que cubren métodos basados en aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Serie nlp (1) clasificación de texto (TextCNN) pytorch_textcnn model_Makizichuan's blog-CSDN blog
Reconocimiento de entidad
El reconocimiento de entidades consiste en identificar y extraer entidades con significados específicos del texto, como nombres de personas, lugares, organizaciones, etc. Esta tarea es fundamental para crear gráficos de conocimiento, extracción de información y sistemas de respuesta a preguntas. Al identificar y etiquetar entidades con precisión, podemos comprender mejor la información del texto.
Reconocimiento de relaciones
El reconocimiento de relaciones consiste en identificar y comprender las relaciones entre entidades en el texto. Ayuda a construir redes de relaciones semánticas y gráficos de conocimiento, y proporciona una comprensión más profunda de las conexiones entre entidades.
Serie PNL (7) Reconocimiento de relaciones (Bert) Blog de pytorch_Makzichuan-blog de CSDN
reconocimiento de triplete
El reconocimiento de tripletes representa estas relaciones en una forma estructurada, como el formato sujeto-predicado-objeto. Tal representación hace que el razonamiento adicional y la respuesta a preguntas sean más convenientes y precisos. Estas tecnologías son importantes para crear gráficos de conocimiento, así como sistemas de razonamiento y respuesta a preguntas.
Serie PNL (8) Reconocimiento de tripletes (Bert + CRF) Blog de pytorch_Makzichuan-Blog de CSDN
En general, este artículo proporciona una descripción general completa que cubre cuestiones centrales de la PNL, como la clasificación de texto, el reconocimiento de entidades, el reconocimiento de relaciones y el reconocimiento de tripletes. Al obtener una comprensión profunda de estos temas, podemos comprender y aplicar mejor las tecnologías relacionadas en el campo del procesamiento del lenguaje natural, sentando las bases para futuras investigaciones y aplicaciones.
GitHub Pytorch-NLP 
https://github.com/mzc421/pytorch-nlp/tree/master El directorio completo es el siguiente: Hay un análisis de código detallado en el código
Los estándares rígidos en realidad no pueden limitar nuestras infinitas posibilidades, ¡así que! ¡Vamos, jóvenes!