Extrakce vztahů | IBM watsonx

Translation not up to date

The translation of this page does not represent the latest version. For the latest updates, see the English version of the documentation.

Go back to the English version of the documentation

Extrakce vztahů

Last updated: 06. 7. 2023

Extrakce vztahů

Watson Extrakce vztahů se zpracováním přirozeného jazyka zapouzdřuje algoritmy pro extrakci vztahů mezi dvěma objekty. Například v textu Lionel Messi hraje pro FC Barcelona. Model extrakce vztahů může rozhodnout, že entity Lionel Messi a F.C. Barcelona jsou ve vztahu mezi sebou navzájem a typ relace je works for.

Funkce

Tento model použijte k detekci vztahů mezi zjištěnými entitami.

V následující tabulce jsou uvedeny běžné typy vztahů, které jsou k dispozici po spuštění modelů entit.

Tabulka 1. Dostupné společné typy vztahů mezi entitami
Vztah	Popis
`affiliatedWith`	Existuje mezi dvěma objekty, které mají přidruženi nebo jsou podobně propojeny.
`basedIn`	Existuje mezi organizací a místem, kde je to převážně, pouze, nebo vnitřně umístěn.
`bornAt`	Existuje mezi osobou a místem, kde se narodili.
`bornOn`	Existuje mezi osobou a datem nebo časem, kdy se narodili.
`clientOf`	Existuje mezi dvěma objekty, je-li jedním z nich přímý obchodní klient (tj. platí pro určité služby nebo produkty).
`colleague`	Existuje mezi dvěma osobami, které jsou součástí stejné organizace.
`competitor`	Existuje mezi dvěma organizacemi, které jsou zapojeny do hospodářské soutěže.
`contactOf`	Předává kontaktní informace s entitou.
`diedAt`	Existuje mezi osobou a místem, ve kterém on, ona, nebo zemřel.
`diedOn`	Existuje mezi osobou a datem nebo časem, kdy on, ona, nebo zemřel.
`dissolvedOn`	Existuje mezi organizací nebo adresou URL a datem nebo časem, kdy byla zrušena.
`educatedAt`	Existuje mezi osobou a organizací, na které je nebo byl vzdělaný.
`employedBy`	Existuje mezi dvěma subjekty, když jedna platí druhou pro určitou práci nebo služby; musí se zapojit i měnová odměna. Za mnoha okolností si tento vztah vyžaduje znalost světa.
`foundedOn`	Existuje mezi organizací nebo adresou URL a datem nebo časem, kdy byla založena.
`founderOf`	Existuje mezi osobou a Poskytovaná služba, Organizace nebo URL, které založili.
`locatedAt`	Existuje mezi entitou a jejím umístěním.
`managerOf`	Existuje mezi osobou a jinou entitou, jako je Osoba nebo Organizace, která spravuje jako svou úlohu.
`memberOf`	Existuje mezi entitou, jako je Osoba nebo Organizace, a jinou entitou, do které patří, nebo patří k ní.
`ownerOf`	Existuje mezi entitou, jako je Osoba nebo Organizace, a entita, kterou vlastní, nebo její vlastní. Vlastník nemusí mít trvalé vlastnictví entity, aby existoval vztah.
`parentOf`	Existuje mezi osobou a jejich dětmi nebo nevlastní dětmi.
`partner`	Existuje mezi dvěma organizacemi, které jsou zapojeny do hospodářské spolupráce.
`partOf`	Existuje mezi menší a větší entitou stejného typu nebo souvisejících typů, ve kterých druhý objekt subsumuje první. Jsou-li entity obě události, musí se první provést v časovém úseku druhé pro vztah, který má být rozpoznán.
`partOfMany`	Existuje mezi menšími a velkými objekty stejného typu nebo souvisejících typů, v nichž druhá entita, která musí být množné číslo, obsahuje první, která může být singulární nebo množné číslo.
`populationOf`	Existuje mezi místem a počtem osob, které se tam nacházejí, nebo organizací a počtem členů nebo zaměstnanců, které má.
`measureOf`	Tato relace označuje množství entity nebo měřítka (výška, váha atd.) entity.
`relative`	Existuje mezi dvěma lidmi, kteří jsou příbuzní. Chcete-li identifikovat rodiče, děti, sourozence a manželky, použijte vztahy `parentOf`, `siblingOf`a `spouseOf` .
`residesIn`	Existuje mezi osobou a místem, kde žijí nebo dříve žili.
`shareholdersOf`	Existuje mezi osobou nebo organizací a Organizací, jejíž je první entitou akcionářem.
`siblingOf`	Existuje mezi osobou a jejich sourozencem nebo nevlastní sourozeneckým prvkem.
`spokespersonFor`	Existuje mezi osobou a zařízením, organizací nebo osobou, kterou představuje.
`spouseOf`	Existuje mezi dvěma osobami, které jsou manželkami.
`subsidiaryOf`	Existuje mezi dvěma organizacemi, je-li první z nich dceřiná společnost druhé.

V Běhové komponentě 22.2je extrakce vztahu poskytována jako blok analýzy, který závisí na bloku analýzy syntaxe a bloku zmínky o extrakci entity. Počínaje běhovým prostředím 23.1je extrakce kontextu poskytována jako sled prací, který je přímo spuštěn na vstupním textu.

Extrakce vztahu v běhovém prostředí 23.1

Název sledu prací

relations_transformer-workflow_multilingual_slate.153m.distilled

Podporované jazyky Sled prací pro vztahy je k dispozici pro následující jazyky. Seznam kódů jazyků a odpovídajícího jazyka najdete v tématu Kódy jazyků.

n, de, en, es, fr, it, ja, ja, ko, pt

Ukázka kódu

import watson_nlp

# Load the workflow model
relations_workflow = watson_nlp.load('relations_transformer-workflow_multilingual_slate.153m.distilled')

# Run the relation extraction workflow on the input text
relations = relations_workflow.run('Anna Smith is an engineer. Anna works at IBM.', language_code="en")
print(relations.get_relation_pairs_by_type())

Výstup ukázky kódu

{'employedBy': [(('Anna', 'Person'), ('IBM', 'Organization'))]}

Extrakce vztahu v běhovém prostředí 22.2

Název bloku

relations_transformer_en_stock

Podporované jazyky

Extrakční blok Relations je k dispozici pouze pro angličtinu.

Závislosti na jiných blocích

Před spuštěním bloku relations_transformer_en_stock musí být spuštěn následující blok:

syntax_izumo_en_stock

Po tomto musí následovat jeden z následujících modelů entity, na kterých může blok extrakce vztahů sestavit jeho výsledky:

entita-mencs_rbr_en_stock
entita-mencs_bert_multi_stock

Ukázka kódu

import watson_nlp

# Load the models for English
syntax_model = watson_nlp.load('syntax_izumo_en_stock')
entity_mentions_model = watson_nlp.load('entity-mentions_bert_multi_stock')
relation_model = watson_nlp.load('relations_transformer_en_stock')

# Run the prerequisite models
syntax_prediction = syntax_model.run('Anna Smith is an engineer. Anna works at IBM.')
entity_mentions = entity_mentions_model.run(syntax_prediction)

# Run the relations model
relations_on_mentions = relation_model.run(syntax_prediction, mentions_prediction=entity_mentions)
print(relations_on_mentions.get_relation_pairs_by_type())

Výstup z ukázky kódu:

{'employedBy': [(('Anna', 'Person'), ('IBM', 'Organization'))]}

Nadřízené téma: Katalog úlohWatson Natural Language Processing