基于LLM的NER与实体关系抽取(EIF)

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简介：
EIF是一款创新的应用程序，它利用大型语言模型执行精准的命名实体识别及复杂实体间的关系抽取，为自然语言处理领域带来革新。项目介绍 - 数据目录：包含项目的相关数据文件。 - 预训练LLM目录：存放预训练的大型语言模型文件。 - 模型保存目录：用于存储项目中生成或使用的各种模型。注意事项：如果在运行过程中遇到问题，可以私聊寻求帮助，并提供远程教学支持。所有上传的代码都已经过测试并成功运行，功能正常，请放心下载使用！本项目适合计算机相关专业的在校学生、教师以及企业员工学习参考，同时也非常适合编程新手进阶学习；此外还可作为毕业设计、课程作业或初期立项演示等用途。对于有一定基础的学习者来说，在此基础上进行修改以实现更多新功能是可行的，并且同样适用于毕业设计或者课堂实践项目。下载后请务必先查看README.md文件（如果有），仅供个人学习参考，严禁用于商业目的。

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基于LLM的NER与实体关系抽取(EIF)

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EIF是一款创新的应用程序，它利用大型语言模型执行精准的命名实体识别及复杂实体间的关系抽取，为自然语言处理领域带来革新。项目介绍 - 数据目录：包含项目的相关数据文件。 - 预训练LLM目录：存放预训练的大型语言模型文件。 - 模型保存目录：用于存储项目中生成或使用的各种模型。注意事项：如果在运行过程中遇到问题，可以私聊寻求帮助，并提供远程教学支持。所有上传的代码都已经过测试并成功运行，功能正常，请放心下载使用！本项目适合计算机相关专业的在校学生、教师以及企业员工学习参考，同时也非常适合编程新手进阶学习；此外还可作为毕业设计、课程作业或初期立项演示等用途。对于有一定基础的学习者来说，在此基础上进行修改以实现更多新功能是可行的，并且同样适用于毕业设计或者课堂实践项目。下载后请务必先查看README.md文件（如果有），仅供个人学习参考，严禁用于商业目的。

实体关系抽取

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实体关系抽取是自然语言处理中的关键技术，涉及从文本中识别和提取出实体及其实体间的关系。这项技术广泛应用于信息检索、知识图谱构建等领域，对于理解和组织复杂的信息结构至关重要。 Entity_Relation_Extraction 使用双向LSTM神经网络和Attention机制进行英语实体关系提取。该模型将词嵌入作为输入，在SemEval2010 task8数据集上训练，以预测每个实体对的关系类别。经过100次训练后达到了63%的F1分数。实验环境包括使用glove 6b 300d单词嵌入、Python 3.6和PyTorch 1.1来运行预先训练好的模型通过执行python train.py命令进行测试。

基于TensorFlow和BERT的Python管道式实体与关系抽取

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本研究采用TensorFlow框架及BERT模型，开发了一种高效的Python管道系统，专门用于精准提取文本中的实体及其关联关系。基于TensorFlow和BERT的管道式实体及关系抽取是2019年语言与智能技术竞赛中的信息抽取任务解决方案。该方法在Schema based Knowledge Extraction (SKE 2019)中得到了应用。

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。

基于CNN与双向LSTM融合技术的实体关系抽取

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本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的技术，旨在提升实体间关系的自动识别精度。通过有效捕捉文本中的局部特征及上下文信息，此方法在多个数据集上取得了优异的结果，为自然语言处理领域提供了有力工具。实体关系抽取的目标是识别网络文本中的实体，并提取出这些实体之间的隐含关系。研究表明，在此任务上使用深度神经网络具有可行性并且优于传统方法。目前常用的关系抽取技术主要依赖于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）。然而，这两种模型存在各自的局限性：CNN仅关注连续词的相关性而忽略了非连续的词语之间的关联；相比之下，虽然LSTM能够考虑到较长距离词汇间的相关性问题，但在特征提取方面却显得不足。针对这些问题，本研究提出了一种结合了CNN和LSTM的优势的方法来进行实体关系抽取，并通过三种不同的组合方式进行了实验验证，结果显示该方法在F1值上有显著的提高。

实体与关系抽取：利用TensorFlow和BERT的技术方法，实现管道式的实体和关系抽取。

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本项目采用TensorFlow框架及BERT模型，致力于开发高效精准的实体与关系抽取系统，通过构建流水线式处理流程，增强自然语言理解能力。基于TensorFlow的实体关系提取方法首先利用多标签分类模型确定句子的关系类型。接着将句子与可能存在的关系类型输入到序列标注模型中，该模型负责识别出句中的实体信息。最终结合预测得到的关系及实体输出实体-关系列表：（实体1，关系，实体2）。这种方法以管道式的方式处理了从判断句子间关系种类到提取具体实体的整个过程。

关于NLP中实体关系抽取方法的总结

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本文对自然语言处理中的实体关系抽取方法进行了全面回顾与分析，旨在为研究者提供一个清晰的方法概览和未来发展方向。 Q1：与联合抽取相比，Pipeline方法有哪些缺点？ Q2：除了LSTM+CRF之外，NER还有哪些解码方式？如何解决嵌套实体问题？ Q3：在关系分类中，Pipeline常用的有哪些方法？怎样应用弱监督和预训练机制以应对高复杂度的问题，并进行一次性的关系分类处理？ Q4：什么是关系重叠问题？ Q5：联合抽取的难点在哪里？总体上来说，联合抽取的方法有哪些以及它们各自的缺点是什么？ Q6：请介绍基于共享参数的联合抽取方法。 Q7：请解释一下基于联合解码的联合抽取方法。 Q8：实体关系提取领域目前的技术前沿和面临的挑战有哪些？如何在低资源条件下及处理复杂样本时进行有效的实体与关系抽离，以及图神经网络的应用？彩蛋：2020年百度举办的关系抽取比赛中的基准模型可以采用哪些策略或技术？

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。

基于BiLSTM的文本实体关系抽取数据集.zip

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本资料包提供了一个用于训练和评估基于BiLSTM模型的中文文本实体关系抽取的数据集，包含大量标注样本与详细文档说明。文本实体关系抽取是自然语言处理领域中的一个重要任务，其目标是从非结构化的文本中识别出具有特定关系的实体，并理解这些实体之间的关联性。在这个过程中，双向长短期记忆网络（BiLSTM）被广泛应用于建模上下文依赖以提高关系抽取的准确性。 **一、文本实体关系抽取** 该过程主要包括两个部分：实体识别和关系分类。实体识别的目标是找出文本中的命名实体，如人名、地名或组织名称；而关系分类则是指确定这些实体之间的特定类型的关系，例如“工作于”、“出生地”等。 **二、BiLSTM** 双向长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够处理序列数据中长期依赖的问题。传统的LSTM在处理序列时只考虑前向的信息流，而BiLSTM同时考虑到前后两个方向的信息，从而更全面地捕捉到序列的上下文信息，在理解和分析文本中的关系方面特别有用。 **三、BiLSTM在实体关系抽取中的应用** 1. **特征表示**：输入给BiLSTM的数据通常是经过预处理后的词嵌入形式。这些词嵌入可以是预先训练好的（如Word2Vec或GloVe）或者通过字符级的卷积神经网络生成，以捕捉单词内部结构的信息。 2. **上下文建模**：BiLSTM会分别对输入序列的前向和后向进行处理，并产生两个隐藏状态序列。这两个序列结合能提供丰富的上下文信息，有助于区分不同关系类型的信号。 3. **注意力机制**：有时会将注意力机制与BiLSTM结合起来使用，以强调在提取实体间关系时特别重要的词汇或短语，从而进一步增强模型的表现力。 4. **关系分类**：通过全连接层和softmax函数处理来自BiLSTM的输出，可以预测每个实体对之间的具体关系类型。 **四、数据集** 用于基于BiLSTM实现文本实体关系抽取任务的数据集通常包括训练和测试用的标注数据。这些数据集中往往包含带有实体及对应关系标签的句子，如TACRED或SemEval等标准数据集。在模型训练过程中，需要将该数据划分为不同的子集（例如：训练、验证和测试）来进行调优与性能评估。 **五、训练过程** 1. **预处理**：对原始文本进行清洗工作，包括去除标点符号及停用词，并将其转换为相应的向量形式。 2. **模型构建**：设计包含BiLSTM模块、注意力机制以及分类层在内的网络架构。 3. **训练与优化**：选择合适的优化器（如Adam）和损失函数（例如交叉熵），并设置超参数，以开始进行模型的训练过程。 4. **评估与调整**：在验证集上定期检查模型性能，并根据结果来微调模型的相关参数或网络结构。 5. **测试阶段**：最终使用测试集合对已构建好的模型进行全面评估，检验其泛化能力。通过利用BiLSTM技术进行文本实体关系抽取是一项复杂但有效的方法。它结合了深度学习的优势，能够从大量非结构化的数据中提取出有价值的关系信息，并为诸如信息检索和问答系统等领域提供了强有力的支持。

基于BiLSTM+CRF+BERT的实体关系抽取pipeline方法.zip

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本项目提出了一种结合BiLSTM、CRF与BERT模型的实体关系抽取Pipeline方法，旨在提高命名实体识别和关系提取的准确性。实体关系抽取是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要任务，其目的是从文本中自动识别出具有特定关系的实体，并理解这些实体之间的关联。在这个项目中，采用了Pieline方式来实现这一过程，即通过一系列有序的模型进行处理：首先使用BiLSTM+CRF用于命名实体识别（NER），然后利用BERT进行实体关系抽取。 1. **BiLSTM+CRF**：双向长短时记忆网络（Bidirectional LSTM, BiLSTM）结合了前向和后向的结构，可以捕获文本序列中的前后文信息。在命名实体识别任务中，BiLSTM能够学习到每个词的上下文依赖，有助于准确地识别出实体的边界和类型。条件随机场（Conditional Random Field, CRF）则是一种概率模型，在处理序列标注问题时特别有效，它考虑整个序列的标签转移概率，从而避免孤立预测单个词的标签，并提高NER任务的整体准确性。 2. **BERT**：预训练Transformer架构模型BERT在NLP领域取得了显著进展。通过掩码语言建模和下一句预测两种方式，BERT学会了丰富的语义表示能力。在实体关系抽取中，通常会将经过BERT处理后的输入序列送入分类器来判断两个实体之间的具体关系类型。 3. **知识图谱**：知识图谱是一种以图形化形式存储结构化信息的方法，在这种表示方法下，实体被视作节点而它们的关系则作为边。在这个项目中，通过提取出的实体及其关联可以丰富和完善现有的知识图谱体系，提升其准确性和完整性。 4. **Pipeline方式**：在NLP任务处理过程中采用Pipeline方式意味着将复杂任务拆解为多个简单的子任务，并依次执行。具体到本项目中的实体关系抽取流程，则是先通过BiLSTM+CRF识别文本中所有的命名实体及其类型，再利用BERT对这些已确定的实体进行进一步的关系分类。这种方式不仅简化了模型的设计过程，还便于调试和优化工作。该项目代码包含在EntityRelationExtraction-main文件夹内，通常包括模型定义、数据处理、训练及评估等模块。通过阅读与理解该代码库的内容，开发者可以深入了解如何使用PyTorch框架来实现这些复杂的NLP任务，并掌握将BiLSTM、CRF和BERT有效结合应用于实际项目中的技巧。