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Python-2019百度三元组抽取比赛Baseline方案

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简介：
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。

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  • Python-2019百度三元组抽取比赛Baseline方案
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    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。
     
  • Python-2019年百度三元组抽取比赛中的科学空间队
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    科学空间队是由Python编程语言爱好者组成的数据挖掘团队，在2019年百度举办的三元组抽取比赛中取得了优异成绩，展现了卓越的技术实力和创新精神。 2019年百度的三元组抽取比赛中，“科学空间队”提供了他们的源码。
     
  • Python在CCKS2019百度实体链接竞赛中的Baseline方法（2019）
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    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。
     
  • 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...
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    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。
     
  • 基于百度比赛数据集的实体关系抽取
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    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。
     
  • 利用 Pytorch 进行深度学习的三元组抽取
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    本项目基于PyTorch框架，运用深度学习技术进行高效精准的三元组（主语、谓语、宾语）抽取，适用于自然语言处理中的信息提取任务。 基于 Pytorch 的深度学习三元组抽取涉及使用 Pytorch 框架来构建模型，以从文本数据中自动识别并提取结构化的三元组（即实体-关系-实体）信息。这种方法在自然语言处理领域中有广泛应用，比如知识图谱的构建和问答系统的开发等场景下非常有用。通过深度学习技术的应用，可以提高抽取任务的准确性和效率，并且能够更好地适应大规模数据集的需求。
     
  • 基于Python实现的文本中三元组抽取代码.rar
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    本资源提供了一个利用Python语言编写的程序代码，专注于自动从大量自然语言文本数据中高效准确地识别和提取实体间的三元组信息。 基于Python开发的提取文本中的三元组源码.rar （由于原内容中有大量重复，这里只保留了一次以减少冗余）
     
  • 使用Python从百度百科中文页面提取三元组数据以建立中文知识图谱
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    本项目利用Python语言，自动从百度百科抽取结构化三元组信息（如实体-关系-实体），旨在构建一个全面覆盖的中文语义知识图谱。 从百度百科的中文页面抓取数据，并提取三元组信息以构建中文知识图谱。
     
  • 基于PyTorch的中文三元组抽取（含命名实体识别与关系抽取）.zip
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    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。