斯坦福DeepDive中文教程：实现中文知识抽取

资源摘要信息:"CNdeepdive是一个针对DeepDive中文教程的资源，该教程由斯坦福大学InfoLab实验室开发的开源知识抽取系统DeepDive的中文版。DeepDive是一个强大的工具，它使用弱监督学习方法从非结构化的文本中抽取结构化的关系数据。DeepDive的中文版主要通过修改自然语言处理的model包，使之支持中文，并提供相关的中文教程，以便于中文用户的学习和使用。教程中还提供了一些针对中文的优化方案。教程的一个具体例子是抽取公司实体间的股权交易关系。" 详细知识点如下： 1. DeepDive知识：DeepDive是一个开源的知识抽取系统，由斯坦福大学InfoLab实验室开发。它能够从大量的非结构化文本中抽取结构化的关系数据。这个过程主要是通过弱监督学习实现的，也就是说，DeepDive在训练过程中需要的监督信息较少，能够自主地从文本中提取信息。 2. 开源知识抽取系统的应用：开源知识抽取系统在信息提取、自然语言处理等领域有广泛的应用。通过抽取文本中的结构化信息，可以帮助人们更好地理解和处理大量的非结构化数据。 ***deepdive的开发：CNdeepdive是DeepDive的中文版本，它通过修改自然语言处理的model包，使DeepDive支持中文。这使得中文用户也可以方便地使用DeepDive进行知识抽取。 ***deepdive的使用：要使用CNdeepdive，首先需要下载并运行install.sh进行安装，然后配置环境变量，最后运行tutorial中的例子进行实践。 5. 环境变量的配置：在使用DeepDive或CNdeepdive时，需要将deepdive的可执行文件所在文件夹添加到环境变量PATH中。这样可以在任何地方调用deepdive命令。 6. 中文教程的内容：中文教程中包含了一个具体的例子，即抽取公司实体间的股权交易关系。这个例子展示了如何使用DeepDive进行知识抽取。 7. 对中文的优化：在DeepDive的中文版本中，开发者还提供了一些针对中文的优化方案。这些优化方案可以帮助提高知识抽取的准确性和效率。 8. 关于版权：本教程指出，由于资源是自行整理，需要一个公共地址来存储和分享，所以资源的使用请注意版权问题，仅供学习和研究使用，如有侵权，请及时删除。 以上内容是对给定文件信息的详细解读和分析，希望能够帮助你更好地理解和使用CNdeepdive和DeepDive。