使用 Spark NLP 实现中文实体抽取与关系提取

在自然语言处理(NLP)领域,实体抽取和关系提取是两个重要的任务。实体抽取用于从文本中识别出具有特定意义的实体(如人名、地名、组织名等),而关系提取则用于识别实体之间的关系。本文将通过一个基于 Apache Spark 和 Spark NLP 的示例,展示如何实现中文文本的实体抽取和关系提取。

一、技术栈介绍
1. Apache Spark

Apache Spark 是一个分布式计算框架,广泛用于大规模数据处理和分析。Spark SQL 是 Spark 的模块之一,专门用于处理结构化数据。

2. Spark NLP

Spark NLP 是一个基于 Apache Spark 的自然语言处理库,提供了丰富的 NLP 功能,包括文本分类、情感分析、命名实体识别(NER)、依存句法分析等。它支持多种语言,包括中文。

二、项目依赖配置

在开始之前,我们需要配置项目的依赖。以下是基于 Maven 的依赖配置:


    
    
        org.apache.spark
        spark-sql_2.12
        3.2.0
    
    
        org.apache.spark
        spark-core_2.12
        3.1.2
    

    
    
        com.johnsnowlabs.nlp
        spark-nlp_2.12
        3.4.0
    

三、代码实现

以下是实现中文实体抽取和关系提取的完整代码示例:


import org.apache.spark.sql.SparkSession;

import com.johnsnowlabs.nlp.*;
import com.johnsnowlabs.nlp.annotator.*;
import com.johnsnowlabs.nlp.annotators.ner.*;
import com.johnsnowlabs.nlp.annotators.ner.dl.NerDLModel;
import com.johnsnowlabs.nlp.annotators.sda.*;
import com.johnsnowlabs.nlp.embeddings.WordEmbeddingsModel;
import com.johnsnowlabs.nlp.annotators.parser.dep.DependencyParserModel;
import com.johnsnowlabs.nlp.util.*;

import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.RowFactory;
import org.apache.spark.sql.types.*;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class SparkExtractionExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 初始化 SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
             
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