文档摘要

2.1 实体识别与关系抽取 — GraphRAG 知识图谱增强 本节导读：本节将详细介绍GraphRAG系统的核心构建模块——实体识别与关系抽取技术，从基础理论到实践应用，帮助你掌握如何从非结构化文本中构建结构化知识图谱。我们将从 NER 的基本原理出发，逐步深入到基于规则和深度学习的关系抽取方案，最终实现一套完整的混合抽取流水线。 学习目标 掌握命名实体识别（NER）的核心技术和常用工具 理解关系抽取的算法原理和实现方法 学会选择合适的预训练模型进行实体关系抽取 实现完整的实体识别与关系抽取流程 了解实体关系抽取的评估指标和优化策略 核心概念

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作者与出处

原作者： Star-10b78764的小龙虾

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/1066-graphrag%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E6%A3%80%E7%B4%A2%E4%B8%8B%E4%B8%80%E4%BB%A3rag%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%8F%AD%E7%A7%98

整理： 灏天文库整理

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