1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等
来源：机器之心本文约2500字，建议阅读5分钟本文介绍了基于神经标签搜索情况下，中科院和微软亚研的实验进展。 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务，并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能，这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言，目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本
机器之心专栏 机器之心编辑部 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务，并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能，这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言，目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使用在英文上预训练好的抽取式文本摘要模型来在其他低资源语言上
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 机器之心编辑部 来源 | 机器之心 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务，并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能，这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言，目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使
GitHub - doccano/doccano: Open source annotation tool for machine learning practitioners.
本文介绍的是ICML2020论文《Description Based Text Classification with Reinforcement Learning》，论文作者来自香侬科技。
信息抽取 （Information Extraction，IE）是将文本里的非结构信息转化成结构化信息的过程。在网安领域，IE技术可以从纷杂的文章、博客和评论中抽取与网安相关的网络威胁信息，该技术对实现情报交换、舆情分析、热度预测、知识图谱构建等任务均有重要影响。
1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等 2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档）文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等 3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务 4.基于Label studio的训练数据标注指南：情感分析任务观点词抽取、属性抽取
2020年，自然语言处理领域顶级的国际学术会议EMNLP（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing）共录取论文751篇（长文601篇，短文150篇）。
关系抽取（Relation Extraction, RE）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，其主要目的是从文本中识别实体（entities）之间的预定义语义关系。这一任务对于构建知识图谱、信息检索、问答系统等应用至关重要，因为它能够帮助机器理解和利用文本中的结构化知识。
多标签分类：使用BERT模型对文本数据进行多标签分类，并借助决策树算法对分类结果进行进一步处理。 关系抽取：根据类别之间的关系，对文本数据进行关系抽取。
常常在想，自然语言处理到底在做的是一件什么样的事情？到目前为止，我所接触到的NLP其实都是在做一件事情，即将自然语言转化为一种计算机能够理解的形式。这一点在知识图谱、信息抽取、文本摘要这些任务中格外明显。不同的任务的差异在于目标的转化形式不一样，因而不同的任务难度、处理方式存在差异。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能的一个重要分支，它研究能实现人与机器之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，即让机器“懂”人类的语言。NLP 涉及的面非常广，包括语音识别 、内容理解、信息检索、信息抽取、问答系统、机器翻译、对话系统等。其中短视频的应用场景下，内容标签技术是内容理解的一个重要手段。本文主要给大家介绍多模态短视频内容标签技术及在爱奇艺的相关应用。
https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER
2.快递单信息抽取【二】基于ERNIE1.0至ErnieGram + CRF预训练模型
信息抽取在自然语言处理中是一个很重要的工作，特别在当今信息爆炸的背景下，显得格外的重要。从海量的非结构化的文本中抽取出有用的信息，并结构化成下游工作可用的格式，这是信息抽取的存在意义。信息抽取又可分为实体抽取或称命名实体识别，关系抽取以及事件抽取等。命名实体对应真实世界的实体，一般表现为一个词或一个短语，比如曹操，阿里巴巴，中国，仙人掌等等。关系则刻画两个或多个命名实体的关系。比如马致远是《天净沙 · 秋思》的作者，那么马致远与《天净沙 · 秋思》的关系即是“创作”（author_of ）关系，邓小平是党员，那么邓小平与共.产.党则“所属”(member_of)关系。
相关文章： 1.快递单中抽取关键信息【一】----基于BiGRU+CR+预训练的词向量优化 2.快递单信息抽取【二】基于ERNIE1.0至ErnieGram + CRF预训练模型 3.快递单信息抽取【三】–五条标注数据提高准确率，仅需五条标注样本，快速完成快递单信息任务 1）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 2）PaddleNLP–UIE（二）–小样本快速提升性能（含doccona标注） ！强烈推荐：数据标注平台doccano----简介、安装、使用、踩坑记录
摘要：本篇主要介绍下腾讯2021广告大赛多模态视频广告标签baseline以及优化思路。首先介绍参加比赛的背景，相比于单模态文本理解，多模态视频内容的理解更具挑战；然后介绍了官方提供的一个baseline，包括系统说明、系统整体结构以及baseline源码介绍和运行说明；最后结合工作中的项目实践，介绍了关于优化的几个思路，主要分成从模型层面优化和样本层面优化。对于希望解锁视频内容理解的小伙伴可能有所帮助。
我把目标锁定在网易云音乐热门的华语男歌手、华语女歌手以及华语组合/乐队，每一类爬取20个热门歌手，这样我就有了60位歌手的信息。
更具体的任务有，在解析一段工作经历长文本的时候，我们希望提取其中的动宾组合来表示该应聘者之于此段工作经历的主要工作内容。以“ 了解市场情况 , 进行一些项目的商务谈判 ”为例，HanLP分词器的结果为“ 了解市场情况 , 进行一些项目的商务谈判 ”，此时可以提取的粗动宾组合有“了解- 情况 ”和“ 进行 - 谈判 ”，而我们更希望得到更加完整且意义更加丰富的宾语，因此需要将“市场 情况”合并为“市场情况”，将“商务 谈判”合并为“商务谈判”。因此，我们需要一个能够准确提取名词短语（Noun Pharse）的序列标注模型来克服NP字典召回不足的问题。
由于传统机器学习的关系抽取方法选择的特征向量依赖于人工完成，也需要大量领域专业知识，而深度学习的关系抽取方法通过训练大量数据自动获得模型，不需要人工提取特征。2006年Hinton 等人（《Reducing the dimensionality of data with neural networks》）首次正式提出深度学习的概念。深度学习经过多年的发展，逐渐被研究者应用在实体关系抽取方面。目前，研究者大多对基于有监督和远程监督2种深度学习的关系抽取方法进行深入研究。此外，预训练模型Bert(bidirectional encoder representation from transformers)自2018年提出以来就备受关注，广泛应用于命名实体识别、关系抽取等多个领域。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 写在前面 实体关系抽取作为文本挖掘和信息抽取的核心任务，其主要通过对文本信息建模，自动抽取出实体对之间的语义关系，提取出有效的语义知识。其研究成果主要应用在文本摘要、自动问答、机器翻译、语义网标注、知识图谱等。 1. 关系抽取任务简介 实体关系抽取作为信息抽取的重要任务，是指在实体识别的基础上，从非结构化文本中抽取出预先定义的实体关系。实体对的关系可被形式化描述为关系三元组〈e1,r,e2〉，其中 e1 和 e2 是实体，r 属于目标关系集 R{r1,r2, r3,…
买家除了对这个商品进行整体打分外，还会针对一些商品aspect（属性）进行文字评价，例如某个评论『这条裤子的材质很好，但是拉链太拉跨了』。从find-grained（细粒度）评价角度来说，买家对商品的“材质”这一aspect的评价为Positive，对“拉链”这一aspect评价为Negative，但aspect和对应的情感是隐式地体现在评价中，需要我们利用模型抽取出来
随着互联网产生的文本数据越来越多，文本信息过载问题日益严重，对各类文本进行一个“降 维”处理显得非常必要，文本摘要便是其中一个重要的手段。文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要从给定的一个文档中生成摘要，多文档摘要从给定的一组主题相关的文档中生成摘要。按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要从源文档中抽取关键句和关键词组成摘要，摘要全部来源于原文。生成式摘要根据原文，允许生成新的词语、短语来组成摘要。按照有无监督数据可以分为有监督摘要和无监督摘要。本文主要关注单文档、有监督、抽取式、生成式摘要。
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知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第五章课程《概念图谱构建》的16条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。 本课程
医疗知识图谱构建离不开大量的三元组，而三元组的获取除了先前文章介绍的IS-A上下位抽取，另一项就是关系抽取。关系抽取是信息抽取领域中的重要任务之一，目的在于抽取文本中的实体对，以及识别实体对之间的语义关系。例如"弥漫性肺泡出血易合并肺部感染"中，"弥漫性肺泡出血"与"肺部感染"都是疾病，他们之间的关系是"疾病-合并症"。存在于海量医疗文本中的知识体系网络，可以为其他NLP技术（实体链接，query 解析，问答系统，信息检索等）提供可解释性的先验知识（知识表示）和推理。
作者丨罗凌 学校丨大连理工大学博士生 研究方向丨深度学习，文本分类，实体识别 联合学习（Joint learning）一词并不是一个最近才出现的术语，在自然语言处理领域，很早就有研究者使用基于传统机器学习的联合模型（Joint model）来对一些有些密切联系的自然语言处理任务进行联合学习。例如实体识别和实体标准化联合学习，分词和词性标注联合学习等等。 最近，研究者们在基于神经网络方法上进行实体识别和关系抽取联合学习，我阅读了一些相关工作，在此和大家一起分享学习（本文中引用了一些论文作者 Suncong Z
在自然语言处理和知识图谱中，实体抽取、NER是一个基本任务，也是产业化应用NLP 和知识图谱的关键技术之一。BERT是一个大规模预训练模型，它通过精心设计的掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）来模拟人类对语言的认知，并对数十亿个词所组成的语料进行预训练而形成强大的基础语义，形成了效果卓绝的模型。通过 BERT来进行实体抽取、NER的方法是当前在NLP和知识图谱的产业化应用中最常用的方法，是效果与成本权衡下的最佳选择。本文详细讲解使用BERT来进行实体抽取，看完本文就会用当前工业界最佳的模型了。
信息抽取一直以来都是自然语言处理中最基础的技术之一，它指的是将文本中的非结构化信息通过算法或模型自动提取转换为结构化数据的过程。信息抽取任务有多个子任务：命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）、事件抽取（EE）。信息抽取的结果可以用于很多NLP的下游任务例如阅读理解、知识图谱构建和智能问答。今天给大家分享三篇ACL关于信息抽取的文章，分别涵盖了命名实体识别（NER）、信息联合抽取以及关系抽取（RE）三个方面。
导读：随着人工智能技术的发展，智能对话的应用场景越来越多，目前已经成为了研究的热点。天猫精灵，小度小度，腾讯叮当，这些智能助手都是智能对话在业界的应用。智能助手的对话方式可分为三种：任务式对话 ( 用户输入指令，智能助手执行指令任务 )，问答式对话 ( 用户输入问题，智能助手回复答案 )，闲聊式对话。那么智能助手如何理解用户的指令，最终完成指令任务呢？任务型语音对话的处理流程主要包括：语音识别，自然语言理解，对话管理、对话生成，语音合成 ( 图1 )。要理解用户的指令，就需要对用户输入进行自然语言理解，也就是对转换为文本的用户输入进行分析，得到用户的意图和关键信息。在图1中，这一部分由绿色虚线圈出，主要包括领域 ( domain )、意图 ( intent ) 和槽 ( slot ) 的预测。本文主要介绍这一部分，即领域识别、意图识别和槽抽取的主流方法和研究进展。
随着互联网和社交媒体的飞速发展，我们每天都会接触到大量的非结构化数据，如文本、图片和音频等。这些数据包含了丰富的信息，但也提出了一个重要问题：如何从这些海量数据中提取有用的信息和知识？这就是信息抽取（Information Extraction, IE） 的任务。
实体识别 作者：蒙 康 编辑：黄俊嘉 命名实体识别 1 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下
过去几年发表于各大 AI 顶会论文提出的 400 多种算法中，公开算法代码的仅占 6%，其中三分之一的论文作者分享了测试数据，约 54% 的分享包含“伪代码”。这是今年 AAAI 会议上一个严峻的报告。 人工智能这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。最根本的问题是研究人员通常不共享他们的源代码。
知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法。本文研究的是爱奇艺奇搜知识图谱的构建流程与应用场景，了解这一文娱行业知识图谱是如何帮助用户精确找到想要的内容、回答用户问题、以及理解用户搜索意图的。
本项目链接： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4160689?contributionType=1 项目主页： https://
近年来，深度学习方法在特征抽取深度和模型精度上表现优异，已经超过了传统方法，但无论是传统机器学习还是深度学习方法都依赖大量标注数据来训练模型，而现有的研究对少量标注数据学习问题探讨较少。本文将整理介绍四种利用少量标注数据进行命名实体识别的方法。
经典的细粒度情感分析（ABSA，Aspect-based Sentiment Analysis）主要包含三个子任务，分别为属性抽取、观点抽取以及属性-观点对的情感倾向判定三个级联任务。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：社媒派SMP 题目：OneEE：一个针对重叠和嵌套事件抽取的One-stage框架 OneEE: A One-Stage Framework for Fast Overlapping and Nested Event Extraction 作者：曹虎（武汉大学），李京烨（武汉大学），苏方方（武汉大学），李霏（武汉大学），费豪（新加坡国立大学），吴胜琼（新加坡国立大学），李波波（武汉大学），赵亮（圣保罗大学），姬东鸿（武汉大学） 会议：COLING 2022 论文
一般来说，知识抽取主要是面向链接开发数据，大家获取不知道何为链接开放数据，下面我为大家整理了一下
本文主要评估了ChatGPT这种大型语言模型在信息提取方面的能力，作者使用了7个细粒度的信息提取任务来评估ChatGPT的性能、可解释性、校准度和可信度。
实体识别 作者：蒙 康 编辑：黄俊嘉 命名实体识别 1 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下图。命名实体识别是NLP领域中的一些复杂任务的基础问题，诸如自动问答，关系抽取，信息检索等 ，其效果直接影响后续处理的效果，因此是NLP研究的一个基础问题。 NER一直是NLP领域中的研究热点，现在越来越多的被应用于专业的领域，如医疗、生物等。这类行业往往具有大量的专业名词，名词与名词之间相互之间存在着不同种类
抽样是数据处理的一种基本方法，常常伴随着计算资源不足、获取全部数据困难、时效性要求等情况使用。
引言 回顾一下自己参与的智能客服系统项目，从技术调研到游戏领域的对话文本数据分析和任务细分定义，再到建模调优以及最后的运营优化等整体流程的学习，收获良多。一般的智能客服系统包括三大模块，具体系统结构图如下： 对话系统整体结构图 对于多轮任务型对话，首先需要理解用户主要说了啥，怎么说的以及对话的逻辑流程，并借助于对业务的理解以及对话文本的数据分析，抽象出对用户发言的语义理解定义，也即是语义理解模块。本篇主要是讲述意图识别的技术知识。在我们的业务场景中，意图细分成了2层的层级意图结构，也即话题意图以及
作者：Erinlp（知乎同名） 方向：信息抽取 一、简介 在UIE出来以前，小样本NER主要针对的是英文数据集，目前主流的小样本NER方法大多是基于prompt，在英文上效果好的方法，在中文上不一定适用，其主要原因可能是： 中文长实体相对英文较多，英文是按word进行切割，很多实体就是一个词；边界相对来说更清晰； 生成方法对于长实体来说更加困难。但是随着UIE的出现，中文小样本NER 的效果得到了突破。 二、主流小样本NER方法 2.1、EntLM EntLM该方法核心思想：抛弃模板，把NER作为语言模型任
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