"基于BERT微调做实体对应的信息抽取 抽取实体描述和属性"
这是我在知乎上的一点分享,还有点价值,转过来备份下. 基本上就是提取 实体+关系+描述 这一套。 比如前面的描述这个,点开每一条你就会发现基本都是 实体+是+描述。 至于下面的高度体重什么的也是类似,关系词固定下就是了。 要实现类似的也不是很难,现在模型这么多,随便用个Bert都可以做出类似的效果。 就拿抽取描述来说,先对文章抽取实体,然后 用实体+文章,对文章里对应的描述进行标记用TokenClassification这种类训练(就是做Ner的那个BMES格式就行)。用Bert微调一点就可以提取出不错的效果。 看看下面的效果,这里是提取的“柯基犬”相…