深度学习工具DeepKE：提升自然语言处理中的实体和关系抽取能力

如果你是一位开发者，你一定会用到各种自然语言处理技术，来完成各种文本理解任务。其中，抽取实体和关系是自然语言处理的关键任务之一。在这个任务中，我们需要从文本中提取出实体和它们之间的关系，并构建一个知识图谱来表示这些知识。而DeepKE是一个开源的知识图谱抽取与构建工具，它能够高效地从文本中提取出实体和关系，并生成关于这些知识的知识图谱。该工具支持多种语言，包括中文、英文等，采用OpenKG开源平台进行构建。DeepKE的优势之一是支持cnSchema，低资源、长篇章、多模态的知识。cnSchema是中文知识图谱的标准，它可以定义中文知识图谱的架构和范式，从而使得中文知识图谱具有更好的一致性和可扩展性。而低资源、长篇章、多模态的知识，则可以让知识图谱在不同的场景下具有更强的适应性。在某些应用场景下，需要对长文本进行分析，提取其中的实体和关系；在某些场景下，需要对多模态的信息进行处理，例如文本、图片、音频等。对于开发者来说，DeepKE这个工具的使用还是比较简单的。只需要提供一个文本集，即可通过深度学习技术，快速高效地生成一个知识图谱。