知识抽取 python

知识抽取是指从文本中提取有用的知识或信息的过程。在Python中，有一款开源的神经网络关系抽取工具包叫做OpenNRE，由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）开发。OpenNRE包括了多款常用的关系抽取模型，并且可以使用不同的数据集进行训练和测试。其中，wiki80数据集包含了80种关系。需要注意的是，OpenNRE主要基于英文数据集，但也可以进行自定义的训练和应用。在使用OpenNRE之前，需要在Windows上进行安装。 有一种在Python中处理数据的方法是使用keras_bert的Tokenizer类进行数据处理。通过该类，可以将句子进行分字，并在句首和句尾添加特殊的标记，例如[CLS]和[SEP]。通过调用Tokenizer的tokenize方法，可以实现这一功能。同时，可以使用encode方法将句子转换为tokens_id和segments_id的array类型。 您可以通过访问OpenNRE的GitHub页面了解更多关于OpenNRE的详细信息和使用方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

相关问题

知识图谱关系抽取python

关系抽取是知识图谱构建中的一个重要任务，可以通过使用Python来实现。在关系抽取中，可以使用一些模型来帮助识别实体之间的关系。其中一个最近在知识图谱领域很火的模型是PCNN（Piece-wise Convolutional Neural Network）\[2\]。

关系抽取的F1值可以通过以下公式计算：F1 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。在关系抽取中，识别关系的精确率和召回率是指识别出的关系与标注的关系相同的三元组的数量与总的识别出的关系的数量之比\[1\]。

关系抽取的一般流程包括实体抽取、实体链接和实体间关系抽取\[3\]。在实体抽取中，可以使用CNN+LSTM+CRF等算法进行实体识别。在实体链接中，需要将具有相同含义的实体进行规整。而实体间关系抽取可以使用经典算法如Piece-Wise-CNN和LSTM+Attention来实现。

在知识图谱中，一般采用图数据库（如neo4j）来存储知识。这样可以方便地查询和管理实体之间的关系\[3\]。

因此，使用Python可以实现知识图谱关系抽取的任务，可以借助PCNN模型和其他相关算法来识别实体之间的关系，并将结果存储在图数据库中。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [AI比赛-三元组抽取：工业知识图谱关系抽取-高端装备制造知识图谱自动化构建](https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/129310105)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [知识图谱关系抽取之PCNN——tensorflow实现](https://blog.csdn.net/weixin_33417703/article/details/114452789)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python 知识抽取

Python知识抽取是指从Python代码中提取出有用的信息，例如变量、函数、类等，并将其组织成结构化的形式。这个过程可以帮助我们更好地理解代码，也可以用于代码自动化分析、代码重构等应用场景。在Python中，常用的知识抽取工具包括openNRE和keras_bert等。其中，openNRE是一个基于C++的工具包，可以用于实体关系抽取等任务；而keras_bert则是一个基于Keras的BERT模型实现，可以用于文本分类、命名实体识别等任务。在使用这些工具包时，我们需要先对数据进行处理，例如使用tokenizer对句子进行分字，并在句首和句尾添加[CLS]、[SEP]等标记。同时，我们还需要导入相关的模块和库，并使用相应的函数和类进行知识抽取。