目录

用kimi实现一键实体识别与关系抽取

实体识别与关系抽取是自然语言处理(NLP)中的两个重要任务,通常被视为知识图谱构建的基础技术。

实体识别(Named Entity Recognition, NER):

实体识别的目标是从文本中识别出具有特定意义的实体,并将其分类到预定义的类别中。这些实体通常包括人名、地名、机构名、时间表达式、货币值等。实体识别的过程可以分为两个主要步骤:实体边界识别和实体类别识别。在实际应用中,实体识别技术广泛应用于信息检索、智能问答、命名实体识别系统等领域。

关系抽取(Relation Extraction, RE):

关系抽取的目标是从文本中识别并提取实体之间的关系。这些关系可以是简单的二元关系,也可以是更复杂的多元关系。关系抽取任务通常需要在已知实体的基础上,通过分析文本语义和上下文信息,提取实体之间的关系。关系抽取的方法可以分为基于规则的方法、统计机器学习方法和深度学习方法

传统的实体识别与关系抽取需要编程实现,非常麻烦,而且效果也不是特别好。借助kimi这样的大模型AI工具,不仅简单就可以实现实体识别与关系抽取,还有更好的效果。

将文本文件上传,然后在kimi中输入提示词:

对文本内容进行命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)和关系抽取(Relation Extraction, RE),将识别到的实体【元语智能】和其他实体之间的关系按照严谨的实体关系三元组的方式进行返回,规则是:实体1,关系名,实体2,输出格式为markdown表格

Kimi很快给出一个表格的回复:

实体1 关系名 实体2
元语智能 国内首个ChatGPT公司
元语智能 推出 ChatYuan
元语智能 联合创始人兼COO 朱雷
朱雷 提到 大模型发展趋势
元语智能 注册资本 100万元人民币
元语智能 持股50%的大股东 徐亮
徐亮 杭州敬天爱人管理咨询合伙企业的大股东
杭州敬天爱人管理咨询合伙企业 投资了 元语智能
西湖心辰(杭州)科技有限公司 元语智能的股东
元语智能 从事 软件和信息技术服务业
元语智能 推出 ChatYuan功能型对话大模型API
元语智能 基于 PromptCLUE模型

请注意,上述表格是根据提供的文本内容进行的命名实体识别和关系抽取,可能存在不同的解释方式。

本文是转载文章,点击查看原文
如有侵权,请联系 xyy@jishuzhan.net 删除
相关推荐
TGITCIC12 分钟前
PyTorch:解锁AI新时代的钥匙
人工智能·pytorch·大模型·ai入门·python大模型·ai python·大模型pytorch
Try,多训练15 分钟前
Pytorch查看神经网络结构和参数量
人工智能·pytorch·python
数据运营新视界2 小时前
可编辑37页PPT | 建筑行业DeepSeek日常实操培训
人工智能
訾博ZiBo3 小时前
AI日报 - 2025年4月11日
人工智能
遇健李的幸运3 小时前
SEO老了?GEO来了!玩转传统搜索+AI搜索,吸引眼球大作战!
人工智能
liruiqiang053 小时前
神经网络 - 关于简单的激活函数的思考总结
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习
gorgor在码农3 小时前
卷积神经网络CNN
人工智能·神经网络·cnn
城电科技4 小时前
城电科技 | 探索光伏景观廊道:适用于零碳园区/公园/景区/校园/乡村长廊建设
大数据·人工智能·科技
liuyunshengsir4 小时前
LangChain使用大语言模型构建强大的应用程序
人工智能·语言模型·langchain
点我头像干啥4 小时前
第1节:计算机视觉发展简史
人工智能·深度学习·神经网络·计算机视觉