有三个文件，1.经济方面的实体关系数据集 2.几篇中文实体论文 3.SemEval2010_任务8_实体关系抽取数据集

数据库系统概论题目自整理 说复试题目过于牵强，只是自己整理的一些知识点而已，为了便于理解和背诵，有些部分定义和说明尽量简明扼要，如有错误请多多指教！（不可转载） 1．试述数据、数据库、数据库系统、数据库管理系统的概念。 ( l）数据（ Data ) ：描述事物的符号记录称为数据。数据的含义称为语义，数据与其语义是不可分的。 ( 2）数据库（ DataBase，简称 DB ) ：若干个相互之间有关联关系的表的集合，表就是关系。数据库中的数据具有 永久存储，易扩展，可共享的特点。 ( 3）数据库系统（ DataBase Sytem，简称 DBS ) ：数据库系统是一个大的环境，是DB+DBMS+D

对企业而言,人力资源是企业最宝贵的资源,也是企业的"生命线"。而工资管理又是人力资源管理的重中之重。实行电子化的工资管理,可以让人力资源管理人员,从繁重琐碎的案头工作中解脱出来,去完成更重要的工作。

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实体关系抽取

NLP项目 自然语言处理项目，其中包括有关以下方面的概念和脚本： gensim ， fastText和tensorflow实现。 参见， doc2vec ， word2vec averaging和Smooth Inverse Frequency实现 对话系统的类别和组成 tensorflow LSTM （请参阅 ，和 ， ） fastText实现 ELMo，ULMFit，GPT，BERT，XLNet的原理 HMM Viterbi实现。 参见，中文解读 Named_Entity_Recognition 通过双向LSTM + CRF，张量tensorflow实现对NER品牌。 参见中文注释，中文解读 7_Information_retrieval 8_Information_extraction 9_Knowledge_graph 10_Text_generation 11

实体关系提取 基于TensorFlow的实体和关系提取。基于TensorFlow的实体和关系撤消，2019语言与智能技术竞赛信息撤除（实体与关系撤回）任务解决方案。 如果您对信息抽取论文研究感兴趣，可以查看我的博客。 抽象 该代码以管道式的方式处理实体及关系抽取任务，首先使用一个多标签分类模型判断句子的关系种类，然后将句子和可能的关系类型输入序列标注模型中，序列标注模型标注出句子中的实体，最终结合预测的关系和实体输出实体-关系列表：（实体1，关系，实体2）。 该代码以管道方式处理实体和关系提取任务。 首先，使用多标签分类模型来判断句子的关系类型。 然后，将句子和可能的关系类型输入到序列标签模

电子病历中包含着医疗领域的丰富知识 ，对于医疗健康信息服务有着重要的意义。 其中的概念实体之间的关系是医疗知识 的重要 组成部分 。对于获取医疗领域中疾病、治疗 、检查之间关系有着重要 的意义 。 针对 于电子病历 中文本结构稀疏 的特 点 ，原有 的基 于词的特征表示效果 有限 ，所以从特征选择的角度出发 ，提出 了一种 基于深度学 习的特征学 习，将 有 限的上下文特征进 行进 一步抽 象表示 的方 法。 实验中使 用深度稀疏 自动编码 来对实体上下文 的向量表示进行 再表示 ，来得 到更抽象 和更有识别 意义 的特征 。 实验 表明 ，本文使用的深度学习进行 特征的再表示方法对 于识别 的召回率对 比于基线实验有 比较明显的提高

DyGIE ++ 实现本文中的描述的模型。 目录 请参阅doc文件夹以获取文档，其中包含有关，以及更多详细信息。 更新 2021年4月：我们已经添加了针对机械数据集的数据和模型，这些数据和模型在NAACL 2021论文中提出，该论文从COVID-19论文中提取了机理的知识库。 下载数据集 下载“粗略”模型 下载“颗粒”模型 您还可以通过运行bash scripts/data/get_mechanic.sh来获取数据，这会将数据放入data/mechanic 。 将模型移到pretrained文件夹后，您可以进行如下预测： allennlp predict \ pretrained/mechanic-coarse.tar.gz \ data/mechanic/coarse/test.json \ --predictor dygie \ --include-packa

生物医学实体关系抽取是生物医学文本挖掘领域的一项重要任务,它可以自动从生物医学文本中挖掘实 体间的相互关系 目前,生物医学实体关系抽取方法一般只针对某一特定任务(如药物关系,蛋白质交互关系抽取 等)训练单任务模型进行抽取,忽略了多个任务之间的相关性 因此,该文使用基于神经网络的多任务学习方法对 多个生物医学关系抽取任务间的关联性进行了探索 首先构建了全共享模型和私有共享模型,然后在此基础上提 出了一种基于Attention机制的主辅多任务模型 在生物医学领域关系抽取的5个公开数据集上的实验结果表 明,该文的多任务学习方法可以有效地在学习任务之间共享信息,使得任务间互相促进,获得了比单任务方法更好 的关系抽取结果