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开源中文关系抽取框架,来自浙大知识引擎实验室

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机器学习AI算法工程
发布2020-09-28 09:53:08
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发布2020-09-28 09:53:08
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文章被收录于专栏:机器学习AI算法工程

DeepKE 是基于 Pytorch 的深度学习中文关系抽取处理套件。

环境依赖:

python >= 3.6

  • torch >= 1.2
  • hydra-core >= 0.11
  • tensorboard >= 2.0
  • matplotlib >= 3.1
  • transformers >= 2.0
  • jieba >= 0.39

中文关系抽取

  1. 基于 CNN 的关系抽取模型
  2. 基于 BiLSTM 的关系抽取模型
  3. 基于 PCNN 的远程监督关系抽取模型
  4. 基于 Capsule 的关系抽取模型
  5. 基于 Transformer 的关系抽取模型
  6. 基于 GCN 的关系抽取模型
  7. 基于 BERT 语言预训练模型的关系抽取模型

AI项目体验地址 https://loveai.tech

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数据为 csv 文件,样式范例为:

  • 安装依赖: pip install -r requirements.txt
  • 存放数据:在 data/origin 文件夹下存放训练数据。训练文件主要有三个文件。更多数据建议使用百度数据库中Knowledge Extraction。
    • train.csv:存放训练数据集
    • valid.csv:存放验证数据集
    • test.csv:存放测试数据集
    • relation.csv:存放关系种类
  • 开始训练:python main.py
  • 每次训练的日志保存在 logs 文件夹内,模型结果保存在 checkpoints 文件夹内
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原始发表:2020-09-22,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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