皆さんこんにちは、Weixue AI です. 今日は、ナレッジ グラフの実用的なアプリケーション 8-テキスト関係抽出からナレッジ グラフ関係構築プロセスまでを紹介します。テキストデータからキー情報を収集し、関係情報を抽出し、グラフデータベースに格納する. すべてのプロセスは自動化されています. ここでは抽出のためのテキストの例を示します.
ナレッジ グラフの構築は、エンティティ、概念、およびそれらの間の関係をグラフ形式で表すデータ構造です。ナレッジ グラフを作成するには、さまざまなデータ ソースから関連情報を収集し、統合して包括的で正確なナレッジ グラフを作成する必要があります。ナレッジグラフの構築過程において、テキスト関係抽出は非常に重要なリンクです。テキスト関係抽出とは、テキスト データからエンティティ間の関係を抽出することであり、通常、エンティティ認識、関係抽出、関係保存の 3 つのステップが含まれます。
テキスト関係の抽出から知識マップ関係の構築までは、プロセスを実行するプロセスであり、複数のリンクのコラボレーションが必要です。データを自動的にキャプチャ、処理、保存することによってのみ、完全で正確なナレッジ グラフを迅速かつ効率的に構築できます。
1. ミッションステートメント
ここにテキストが表示されます：
Li Ming は 1985 年 8 月生まれ、中国国籍、学士号を取得し、現在 Weixue AI Co., Ltd. のゼネラル マネージャーを務め、2009 年に勤務を開始しました。
Zhao Peisheng は 1988 年 9 月生まれ、中国国籍、大卒、現在 Weixue AI Co., Ltd. の従業員で、2011 年に働き始めました。
李明の部下は趙佩。
関係抽出モデルを通じて、抽出結果が次のようになることを願っています。
上記は、テキストから関係を抽出し、構造化されたトリプル データに変換することです。
2. 関係抽出コード
ここでは、関係抽出関数を構築し、関数の機能を継承した関係抽出のフレームワーク paddlenlp を使用します。