抽取

近日，由蚂蚁团体和浙江大学结合研发的大模型学问抽取框架OneKE宣布开源，并且捐赠给OpenKG开放学问图谱社区。学问图谱是实行大模型可托可控的关键技术之一，学问抽取可助力建立畛域学问图谱。OneKE致力于帮助研究人员和开发者更好地处理信息抽取、文本数据结构化、学问图谱建立等问题。比如，通过OneKE抽取风险变乱、人物实体、机构实体等可以清晰呈现变乱脉络、变乱发展趋势和实体之间关联，建立好的图谱可…

在自然说话处置和学问图谱中，实体抽取、NER是一个基本任务，也是产业化应用NLP 和学问图谱的关键技术之一。

悲观智能批阅系统，完成相关场景非结构化文档的鉴别剖析、智能考核及与交易对接等，并通过平台化建设提供一定的可拓展性和泛化能力。

编者按信息抽取是从文本数据中抽取一定信息的一种手艺，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是信息抽取的基础任务之一，其目标是抽取文本中具有基本语义的实体单元，在知识图谱构建、信息抽取、信息检索、机器翻译、智能问答等体系中都有广泛应用。基于监督学习的NER体系通常需要大规模的细粒度、高精度标注数据集，一旦数据标注质量下降，模型的表现也会急剧下降。利用不完全标注的数…