deepdive是由史丹福大學infolab實驗室開發的乙個開源知識抽取系統。它通過弱監督學習，從非結構化的文字中抽取結構化的關係資料 。
它是乙個具有語言識別能力的資訊抽取工具，可用作kbc系統（knowledge base construction）的核心，也可以理解為是一種automatic kbc工具。
由於基於語法分析器構建，所以deepdive可通過各類文字規則實現實體間關係的抽取。
deepdive面向異構、海量資料，所以其中涉及一些增量處理的機制。
paleodeepdive是基於deepdive的乙個例子，用於推測人、地點、組織之間的關係。
deepdive的工作機制分為特徵抽取、領域知識整合、監督學習、推理四步。
deepdive的執行過程可以分為：feature extraction，probabilistic knowledge engineering，statistical inference and learning三部分。
系統結構圖如下（參考
本次學習的過程依照浙江大學於openkg上發表的***eepdive進行文字抽取訓練（修改了自然語言處理的model包，使它支援中文，並提供中文tutorial。後續將持續更新一些針對中文的優化）。
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