R-BERT R-BERT是用分类的思想实现关系抽取。与基于BERT模型的分类模型有一些区别： 加入实体的标志符号，在BERT提取特征后，又提取了两个实体的词向量作为特征； 思想比较简单，模型的效果很好。 数据集 ccks2019关系抽取的数据集。将数据集处理为下面的格式： 出生日期 \t 汪晋贤，1996年1月2日出生于湖北省武汉市，身高175cm，是一名中场球员，现效力于大连一方足球俱乐部 代码结构 |__main.py |__data_loader.py |__model.py |__trainer.py |__utils.py |__export_onnx.py |__predict.py 模型结果

实现说明 主要实现文章前半部分的工作，PyTorch实现，基于的工作，PyTorch才是世界上最屌的框架，逃脱。 实现参考 代码说明 （1）主要修改： 输出表示形式： BertForSequenceClassification 输入表示形式： BertEmbeddings 输入和输出都实现了多种策略，可以结合具体的任务，找到最佳的组合。 （2）非主要实现：examples下的关于classification的文件 （3）服务部署：基于Flask，可以在本地开启一个服务。具体实现在中。 （4）代码正确参考，不提供数据集，不提供预训练模型，不提供训练后的模型（希望理解吧）。 （5）相

Spring-Boot-Neo4j-Relation Spring-Boot 集成 Neo4j图形数据库实现关系的构建与查询 博客地址：

relation-graph 这是一个Vue关系图谱组件，可以展示如组织机构图谱、股权架构图谱、集团关系图谱等知识图谱，可提供多种图谱布局，包括树状布局、中心布局、力学布局自动布局等。 这个项目使用典型的vue编程方式，代码简单易懂。如果需要实现一些自定义的高级功能，你可以直接使用源码作为一个component放到你的项目中去用，轻松、任意的修改。 详细使用方法、配置选项、在线demo，以及可视化的配置工具，可以访问这个网址： 快速使用： npm install --save relation-graph