KG-Baseline-PyTorch：基于苏神模型的2019百度关系抽取竞赛PyTorch版本，dev集F1达0.7...

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
KG-Baseline-PyTorch是一个使用PyTorch实现的关系抽取项目，借鉴了苏神在2019百度竞赛中的模型，其开发集上的F1分数达到了0.7以上。公斤基线火炬2019百度的关系撤回比赛提供了Pytorch版本的苏神基线模型。该版本将开发框架从Keras + Tensorflow改为Pytorch，并分享给使用Pytorch的开发者们。在代码中引用了大量来自苏神的工作，因此在此向他表示感谢。以下为对苏神所设计模型的介绍：采用BiLSTM进行联合标注，首先预测subject，然后根据suject同时预测object和predicate。该模型采用了“半指针-半标注”结构，在之前的介绍中有过提及。这种特殊的标注结构是由作者自行设计，并参考了许多关系抽取的相关论文。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

KG-Baseline-PyTorch：基于苏神模型的2019百度关系抽取竞赛PyTorch版本，dev集F1达0.7...

优质

KG-Baseline-PyTorch是一个使用PyTorch实现的关系抽取项目，借鉴了苏神在2019百度竞赛中的模型，其开发集上的F1分数达到了0.7以上。公斤基线火炬2019百度的关系撤回比赛提供了Pytorch版本的苏神基线模型。该版本将开发框架从Keras + Tensorflow改为Pytorch，并分享给使用Pytorch的开发者们。在代码中引用了大量来自苏神的工作，因此在此向他表示感谢。以下为对苏神所设计模型的介绍：采用BiLSTM进行联合标注，首先预测subject，然后根据suject同时预测object和predicate。该模型采用了“半指针-半标注”结构，在之前的介绍中有过提及。这种特殊的标注结构是由作者自行设计，并参考了许多关系抽取的相关论文。

Python-2019百度三元组抽取比赛Baseline方案

优质

该文介绍了在2019年百度举办的三元组抽取竞赛中所采用的Python Baseline方案，详细阐述了技术细节和实现方法。 2019年百度举办了一场三元组抽取比赛，并提供了一个baseline作为参考。

基于百度比赛数据集的实体关系抽取

优质

本研究利用百度比赛提供的数据集进行实验，专注于提升中文文本中的实体及其实体间关系的自动抽取技术，以增强信息提取与知识图谱构建的能力。实体关系抽取使用了百度比赛的数据集，并利用PyTorch实现了MultiHeadJointEntityRelationExtraction模型，该模型结合了Bert、Albert以及GRU的运用，并加入了对抗训练以增强性能。最后，通过Flask和Neo4j图数据库对模型进行了部署。

Python在CCKS2019百度实体链接竞赛中的Baseline方法（2019）

优质

本文章介绍了在2019年CCKS百度实体链接比赛中采用的基于Python语言的Baseline方法，详细阐述了其实现过程和效果。 2019年百度举办的实体链指比赛（CCKS 2019）的一个baseline模型被提出。

Chinese NRE: 中文命名实体关系抽取，基于PyTorch的BiLSTM+Attention模型

优质

Chinese NRE项目采用PyTorch框架下的BiLSTM+Attention模型进行中文文本中的人名、地名和组织机构等实体识别及其关系抽取，提升自然语言处理精度。本项目使用Python 2.7与Pytorch 0.4.0进行中文实体关系抽取。对于不熟悉该领域的读者建议先行了解相关背景知识。该项目中使用的数据集较为稀缺，目前包含11+1种人物关系类型的数据集质量尚可但仍有改进空间。（更新）近期ybNero同学提供了一份新的数据集，详情可以在项目问题列表中查看。示例格式如下：实体A 实体B 关系句子。尽管名为中文实体关系抽取，项目也增加了一个英文语料库SemEval2010_task8，并进行了基本的数据预处理工作。这是个免费且公开的资源，其他优质数据集可能需要付费获取。训练模型采用LSTM+Attention架构，特征提取利用词向量和位置信息，在运行前需先执行dat脚本进行准备。

Pytorch版本的VGG-Face模型

优质

本项目提供了一个基于PyTorch框架实现的VGG-Face模型，适用于人脸识别和身份验证任务。该模型在大规模人脸数据集上进行了预训练，能够有效提取面部特征并应用于各种应用场景。 VGG-Face模型的Pytorch版本可以直接通过`torch.load(VGG_FACE_LOCATION)`读取。该模型基于千万张人脸数据进行训练。

KGCN-pytorch：基于PyTorch的KGCN模型实现

优质

KGCN-pytorch是基于流行的深度学习框架PyTorch实现的知识图谱卷积网络(Knowledge Graph Convolutional Network, KGCN)模型。该库提供了灵活且高效的工具，用于处理和分析复杂的知识图谱数据，适用于推荐系统、问答系统等应用场景。 KGCN-火炬是推荐系统的知识图卷积网络的Pytorch实现：王宏伟、赵M、谢星、李文杰、郭敏仪在2019年网络会议论文集（WWW 2019）中的工作。电影数据集的原始评级文件太大，无法包含在此仓库中。首先对评级数据进行分类： ``` wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-20m.zip unzip ml-20m.zip mv ml-20m/ratings.csv data/movie/ ``` 音乐没事做其他数据集如果要使用自己的数据集，则需要准备两个文件。评分数据每行应包含（用户-ID、物品-ID和评级）。在此仓库中，它是pandas数据框结构。知识图由每个三元组（头-关系尾）组成，在此仓库中，它们是字典类型。

基于PyTorch的中文三元组抽取（含命名实体识别与关系抽取）.zip

优质

本项目提供了一个基于PyTorch框架的解决方案，用于从文本中自动提取中文三元组信息。它结合了命名实体识别和关系抽取技术，能够高效、准确地处理大规模语料库，为知识图谱构建提供了有力支持。命名实体识别采用bert_bilstm_crf模型实现，用于从句子中提取主体（subject）和客体（object）。相关功能在bert_bilstm_crf_ner目录下，并且存储的模型位于bert_bilstm_crf_ner/checkpoints/bert_bilsm_crfmodel.pt。关系抽取则基于bert模型，负责识别主体与客体之间的关系。其相关功能可以在bert_re目录中找到，而用于训练的最佳模型存放在bert_re/checkpoints/best.pt文件里。有关的具体数据位于data目录下，可以自行查看。

基于PyTorch的YOLOv3深度学习模型

优质

本项目采用PyTorch框架实现YOLOv3深度学习目标检测模型，旨在提升实时物体识别精度和效率。深度学习PyTorch-YOLOv3涉及使用流行的深度学习框架PyTorch来实现YOLOv3目标检测算法。这种方法结合了PyTorch的灵活性与高效性以及YOLOv3快速准确的目标识别能力，适用于多种计算机视觉任务。通过利用预训练模型和大规模数据集进行微调，可以显著提高在特定应用场景中的性能表现。

基于深度学习的中文关系抽取模型框架

优质

本研究提出了一种基于深度学习的关系抽取模型框架，旨在提升从文本中自动识别实体间语义关系的能力。该框架结合了先进的神经网络架构和新颖的数据处理技术，能够有效捕捉复杂语言结构中的关键信息，对于推动自然语言处理领域的应用具有重要意义。关系抽取是自然语言处理（NLP）领域的一个关键任务，其目标是从文本中识别出实体之间的语义关系，如人物的关系、事件的发生等。在现代技术中，深度学习已经成为关系抽取的重要工具，在中文文本处理方面尤其突出。基于深度学习的中文关系抽取框架能够有效地理解和解析复杂的语言结构，并提高关系抽取的准确性和效率。深度学习模型通常包括预训练模型、特征提取、序列标注和关系分类等组件。在中文关系抽取中，常见的预训练模型如BERT、ERNIE和RoBERTa已被广泛采用，它们能够在大规模无标注文本上进行自监督学习，从而学到丰富的语言知识，并为后续任务提供强大的上下文理解能力。这些预训练阶段的模型通过掩码语言模型或下一词预测等方式，在大量中文文本中学习词汇、语法及语义的通用表示。其优势在于能够捕捉到句子内部复杂的依赖关系，这对于理解和分析多音字、成语和复杂句式至关重要。接下来是特征提取阶段，该过程将输入的中文句子转化为高维向量表示，并通过模型的Transformer层进行上下文交互。这些向量能捕捉关键信息并为后续的关系分类提供支持。序列标注阶段中，深度学习模型会为每个实体分配特定标签（如“开始”、“中间”或“结束”），以识别文本中的实体边界；同时也会对可能存在的关系类型进行标注（例如：“主谓关系”、“亲属关系”等）。在关系分类阶段，根据提取的特征和序列标注结果来判断两个实体之间是否存在某种特定的关系及其具体类别。这一步通常会使用多层全连接网络或注意力机制以提高决策准确性。 “865.deepke__zjunlp”这个压缩包中可能包含了基于深度学习的中文关系抽取框架的相关内容，包括但不限于模型代码、预训练权重、数据集及实验脚本等资源。通过上述步骤，基于深度学习的关系抽取方法能够有效地识别出文本中的实体间关系。这对于信息提取、知识图谱构建以及智能问答等领域具有重要意义。在实际应用中，研究人员和开发者可以根据具体需求调整优化模型参数以更好地适应不同的应用场景。