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信息抽取

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2023-07-06 23:51

阿里巴巴_算法工程师

手把手教学构建证券知识图谱/知识库（含码源）关系可视化展示

手把手教学构建证券知识图谱/知识库（含码源）：网页获取信息、设计图谱、Cypher查询、Neo4j关系可视化展示 demo展示： 代码结构 stock-knowledge-graph/ ├── __init__.py ├── extract.py # extract html pages for executives information ├── stock.py # get stock industry and concept information ├── build_csv.py # build csv files that can import neo4j ├── imp...

NLP/知识图谱：信息抽...

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2023-08-24 14:29

阿里巴巴_算法工程师

大模型应用领域扩展，探索文本分类、文本匹配、信息抽取

超越界限：大模型应用领域扩展，探索文本分类、文本匹配、信息抽取和性格测试等多领域应用 随着 ChatGPT 和 GPT-4 等强大生成模型出现，自然语言处理任务方式正在逐步发生改变。鉴于大模型强大的任务处理能力，未来我们或将不再为每一个具体任务去 finetune 一个模型，而是使用同一个大模型，对不同任务设计其独有的 prompt，以解决不同的任务问题。在该实验中，我们将基于清华开源大模型 ChatGLM-6B， 提供多个自然语言处理任务如何通过 prompt 来实现 zero-shot 的案例， 希望能够对你有所启发。 1. 环境安装 由于 ChatGLM 需要的环境和该项目中其他实验中的...

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2023-06-12 11:43

阿里巴巴_算法工程师

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：智能标注、文本信息抽取

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等 1.N-Gram N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作，形成了长度是N的字节片段序列。每一个字节片段称为gram，对所有gram的出现频度进行统计，并且按照事先设定好的阈值进行过滤，形成关键gram列表，也就是这个文本的向量特征空间，列表中的每一种gram就是一个特征向量维度。 该模型基于这样一种假设，第N个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的...

深度学习应用项目实战篇

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2023-07-06 23:50

阿里巴巴_算法工程师

《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战含码源图谱可视化

知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战（含码源）：数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等 实体关系可视化页面可视化页面尝鲜 1. 项目背景& 项目内容 《海贼王》(英文名ONE PIECE) 是由日本漫画家尾田荣一郎创作的热血少年漫画，因为其宏大的世界观、丰富的人物设定、精彩的故事情节、草蛇灰线的伏笔，受到世界各地的读者欢迎，截止2019年11月7日，全球销量突破4亿6000万本[^1]，并被吉尼斯世界纪录官方认证为“世界上发行量最高的单一作者创作的系列漫画”[^2]。 《海贼王》从1997年开始连载至今，以及将近22年，在...

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2023-06-14 11:35

阿里巴巴_算法工程师

信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。情感分析等}

PaddleNLP通用信息抽取技术UIE【一】产业应用实例：信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。情感分析等}、文本纠错、问答系统、闲聊机器人、定制训练 0. PaddleNLP 一键预测能力 Taskflow API之三大特性 功能全面 全场景支持：覆盖NLU和NLG领域十一大经典任务。 文档级输入：支持文档级输入，解决预训练模型对输入文本的长度限制问题，大大节省用户输入长文本时的代码开发量。 定制化训练：支持用户使用自己的数据集进行定制化训练，通过自定义路径一键使用定制化训练好的模型。 简捷易用 开箱即用，学习成本低，几行代码便可完成调用。 产业级效果 聚合众...

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2023-08-17 14:40

阿里巴巴_算法工程师

解锁数据潜力：信息抽取、数据增强与UIE的完美融合

解锁数据潜力：信息抽取、数据增强与UIE的完美融合 1.信息抽取（Information Extraction） 1.1 IE简介 信息抽取是 NLP 任务中非常常见的一种任务，其目的在于从一段自然文本中提取出我们想要的关键信息结构。 举例来讲，现在有下面这样一个句子： 新东方烹饪学校在成都。 我们想要提取这句话中所有有意义的词语，例如： 机构新东方烹饪学校城市成都 这个关键词提取任务就叫做**命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）**任务，文中的「新东方烹饪学校」和「成都」就被称为实体（Entity）。 如果我们还想进一步的知道这些词语之间的关系，例如...

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2023-06-14 11:33

阿里巴巴_算法工程师

UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】

Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】 0.背景介绍 本项目将演示如何通过小样本样本进行模型微调，快速且准确抽取快递单中的目的地、出发地、时间、打车费用等内容，形成结构化信息。辅助物流行业从业者进行有效信息的提取，从而降低客户填单的成本。 数据集情况： waybill.jsonl文件是快递单信息数据集： doccano_ext.jsonl是打车数据集： {"id": 1, "text": "昨天晚上十点加班打车回家58元", "relations": [], "entities": [{"id": 0, "start_offset": 0, "end_offset"...

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2023-06-14 11:31

阿里巴巴_算法工程师

UIE_Slim满足工业应用场景，解决推理部署耗时问题

UIE Slim满足工业应用场景，解决推理部署耗时问题，提升效能 在UIE强大的抽取能力背后，同样需要较大的算力支持计算。在一些工业应用场景中对性能的要求较高，若不能有效压缩则无法实际应用。因此，基于数据蒸馏技术构建了UIE Slim数据蒸馏系统。其原理是通过数据作为桥梁，将UIE模型的知识迁移到封闭域信息抽取小模型，以达到精度损失较小的情况下却能达到大幅度预测速度提升的效果。 FasterTokenizer是一款简单易用、功能强大的跨平台高性能文本预处理库，集成业界多个常用的Tokenizer实现，支持不同NLP场景下的文本预处理功能，如文本分类、阅读理解，序列标注等。结合PaddleNLP...

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