DocRED数据集，文档级关系提取任务可以使用

关系提取中的位置感知注意力RNN模型 此存储库包含PyTorch代码，用于纸上的。 TACRED数据集：有关TAC关系提取数据集的详细信息可以在上找到。 要求 Python 3（在3.6.2上测试） PyTorch（在1.0.0上测试） 解压缩，wget（仅用于下载） 制备 首先，从斯坦福大学网站下载和解压缩GloVe载体，方法如下： chmod +x download.sh; ./download.sh 然后使用以下方法准备词汇和初始单词向量： python prepare_vocab.py dataset/tacred dataset/vocab --glove_dir data

基于知识图谱的医疗诊断知识问答系统 环境 python 3.7 tensorflow 1.14.0 keras 2.2.0 bert4keras 0.10.0 gensim 3.8.3 pyahocorasick 1.4.0 后期计划 系列视频持续更新中……，后期代码也将一并上传 本项目系列视频大纲如下，最后可能会有细微差别，影响不大

OpenNRE 我们有一个DEMO网站（ ）。 试试看！ OpenNRE是一个开源且可扩展的工具包，它提供了用于实现关系提取模型的统一框架。 该软件包是为以下人群设计的： 关系提取的新知识：我们提供了手工教程和详细文档，它们不仅使您能够使用关系提取工具，而且还可以帮助您更好地了解该领域的研究进展。 开发人员：我们易于使用的界面和高性能的实现可以加速您在实际应用程序中的部署。 此外，我们提供了几种预训练的模型，这些模型无需任何培训即可投入生产。 研究人员：借助我们的模块化设计，各种任务设置和度量工具，您只需进行少量修改就可以轻松地对自己的模型进行实验。 我们还为关系提取的不同设置提供了几种最常用的基准。 任何需要提交NLP作业以打动他们的教授的人：借助最先进的模型，我们的软件包可以绝对帮助您在同学中脱颖而出！ 该软件包主要由，，，，，贡献。 什么是关系提取 关系提取是一种自然

医学文献中的因果关系提取 使用条件随机场进行因果关系提取和识别。 这是我们的教师的项目。 到项目演示。 介绍 因果关系是两个事件之间的关系：因果。 原因是结果的产生者，而结果是原因的结果。 例如“饥饿是年轻婴儿哭泣的最常见原因。” 原因是“饥饿”，结果是“哭泣”。 当前的工作集中在从医学领域文本中检测和提取因果关系。 从检测因果关系的角度来看，以下区别可能有用： •标记或未标记：如果有特定的语言单位表示这种关系，则标记因果关系； 否则未标记。 标有“我买了它，因为我读了很好的评论”； “当心。 不稳定”不是。 •歧义：如果商标始终表示因果关系，则它是明确的（例如，“因为”）。 如果它有

公斤基线火炬 2019百度的关系撤回比赛，Pytorch版苏神的基线，联合关系撤回。 模型 与苏神的模型相同，只不过开发框架由Keras + Tensorflow变成了Pytorch，给使用Pytorch的小伙伴分享。 苏神Keras版链接： : 代码中包含了许多苏神的代码，因此首先对苏神表示感谢！ 以下为苏神模型介绍 用BiLSTM做联合标注，先预测subject，然后根据suject同时预测object和predicate，标注结构是“半指针-半标注”结构，以前也曾介绍过（ https://kexue.fm/archives/5409 ） 标注结构是自己设计的，我看了很多关系抽取的论文

关系提取 卷积神经网络的关系分类 该代码是使用tensorflow的论文的实现。 ＃＃算法 我几乎遵循了上面提到的论文中使用的技术，只调整了一些参数，例如字向量的尺寸，位置向量，优化函数等。 基本体系结构是卷积层，最大池和最终softamx层。 我们总是可以在输入层和最终的softmax层之间添加/删除conv和max-pool层的数目。 我只使用了1个转换和1个最大池。 ##文件 text_cnn.py-这是一个实现模型体系结构的类。 因此，它接受输入，包含所有层，例如conv2d （卷积层）， max_pool等，这些层处理输入向量，最后根据每个类的预测给出输出。 data_hel

信息提取中文 中文信息提取（包括命名实体识别，关系提取等）专注于最新的深度学习方法。 为了清楚起见，该项目有几个子任务，分别带有详细的README.md。 文件夹RE_BGRU_2ATT /中的详细信息 文件夹NER_IDCNN_CRF /中的详细信息 详情 参考

基于众包的弱监督关系提取降噪研究，刘亭村，张熙，在大数据时代，随着科技的发展和社交网络的兴起，自然语言处理的应用越来越广泛。其中，从文本中提取关系在许多应用中具有突出的

The state-of-the-art methods used for relation classification are primarily based on statistical machine learning, and their performance strongly depends on the quality of the extracted features. The extracted features are often derived from the output of pre-existing natural language processing (NLP) systems, which leads to the propagation of the errors in the existing tools and hinders the performance of these systems.