中文实体关系抽取，利用pytorch和bilstm+attention模型。

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简介：
ChineseNRE项目采用Python 2.7和PyTorch 0.4.0进行中文实体关系抽取。对于不熟悉实体关系抽取技术的读者，建议先进行学习。此外，我们诚挚地请求大家给予star支持。目前可用的中文实体关系数据十分稀缺，其中data所包含的人物关系数据集共有11种及以上的关联关系，并且数据质量存在一定的不足，但由于难以寻觅到其他资源，该数据集已成为现阶段的唯一选择。 (更新) ybNero 同学慷慨地分享了一份数据集，详细信息请查阅项目issues页面。梅葆玥先生和梅兰芳先生的家庭生活颇具挑战性，梅葆玥的家庭合影于1961年得以记录，梅兰芳先生不幸病逝后，其姐弟俩葆玥和葆玖继承了父亲的遗志，肩负起梅剧团的重任。数据呈现为：实体1 实体2 关系句子格式。尽管项目名称为中文实体关系抽取，但为了扩充数据集，也纳入了一部分英文数据集SemEval2010_task8，并进行了初步的数据处理工作；该数据集是免费且公开可用的资源，而其他类似的数据集则通常需要付费购买。训练模型采用了LSTM与注意力机制相结合的网络结构，特征提取则利用了词向量以及位置向量。在正式训练之前，需要先运行dat命令。

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客服

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

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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。

中文命名实体识别与实体抽取项目实践——基于TensorFlow和PyTorch的BiLSTM+CRF模型

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本项目专注于利用TensorFlow和PyTorch框架实现BiLSTM结合CRF算法进行中文文本中的命名实体识别及实体提取，旨在提升模型在自然语言处理任务中的表现。中文命名实体识别涉及实体抽取技术，可以使用TensorFlow或PyTorch框架结合BiLSTM+CRF模型进行处理。数据文件夹内包含三个开源的数据集：玻森数据、1998年人民日报标注数据以及MSRA微软亚洲研究院的开源数据。其中，玻森数据包含了六种不同的实体类型；而人民日报语料和MSRA通常只提取人名、地名及组织名称这三种类型的实体信息。首先运行文件夹内的Python脚本以处理这些原始数据集，并为后续模型训练做好准备。

基于BiLSTM与Attention的关系抽取在SemEval-2010 Task 8中的应用（Pytorch）【含代码和报告】

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本文介绍了一种使用BiLSTM与Attention机制进行关系抽取的方法，并将其应用于SemEval-2010任务8中，提供源代码及实验报告。实验代码文件名为 relation_Extraction.zip。

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。

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。

BiLSTM-Attention_CN_Text_Clf_Pytorch: 基于 BiLSTM 和普通 Attention 的中文文本多分类模型...

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本项目提供了一个基于PyTorch框架实现的BiLSTM与Attention机制结合的中文文本多分类模型，适用于各类文本分类任务。 MathJax.Hub.Config({tex2jax:{inlineMath:[[$,$]]} ,messageStyle:none}); 神经网络简介什么是神经网络？ ### 协会主义人类通过联想学习。 ### 连接主义该信息位于连接之中。 #### Bain的想法1：神经分组 - 神经元相互激发和刺激。 - 输入的不同组合可能导致不同的输出。 - A的激活强度不同会导致X和Y激活的时间不同。贝恩的理念2：做回忆。 ### 连接器机器 - 神经元连接到其他神经元。 - 大脑的处理/能力是这些连接的函数。 - 所有世界知识都存储在元素之间的连接中。 - 神经网络是连接机器，机器有许多非线性处理单元。 - 连接也可以定义内存。 ### 通用模型多

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。

中文文学实体关系抽取数据集

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中文文学实体关系抽取数据集是一份专为中文文本设计的数据集合，包含大量文学作品中的实体及其实体间的关系信息，旨在促进自然语言处理领域内的研究与应用。基于几个可用的命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）数据集，定义了7个实体标签和9个关系标签。每个实体都由带有多个属性的T标签标识；每个关系则通过R标签进行标注，并且该标签可以具有多种属性。