关系抽取(Relation Extraction)就是从一段文本中抽取出(主体,关系,客体)三元组,是 NLP 领域重难点任务之一,本课程选用的 CasRel 模型,是一个知名度较高的 Joint Model 关系抽取模型。实体关系抽取任务,不仅能锻炼编码能力,还能在面试中作为难点突破的创新方案,
DHB64 / Pytorch_Bert_CasRel_RE Public Notifications Fork 5 Star 5 Code Issues Pull requests Actions Projects Security Insights Files master Pytorch_Bert_CasRel_RE __MACOSX/Pytorch_Bert_CasRel_RE data ._.DS_Store .gitignore README.mdBreadcrumbs Pytorch_Bert_CasRel_RE /__MACOSX / ...
信息抽取任务就是:输入一个句子,目标就是抽取出句子中包含的所有三元组。 论文名称:《A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction》论文链接: https://aclanthology.org/2020.acl-main.136.pdf 代码地址: https:///weizhepei/CasRel CasRel 框架提出的核心观点是:我们不将关系看做实...
CasRel中文实体关系抽取项目 Pytorch Bert_CasRel_RE模型实现 01:01:17 新闻文本分类项目 Pytorch Bert_TextCNN 模型实现 36:05 ChatGPT生成深度学习模型训练样本,用于意图识别模型训练,用魔法对抗魔法 26:28 电商问答多标签文本分类项目 Pytorch Bert_TextCNN 实现 11:23 电商评论属性级情感分析项目(精讲)Pyto...
re_final_data# 在bert_re下运行prerocess.py后获得(数据量太大会有问题,后面舍弃了,改用data_loader.py)---dev.pkl---test.pkl---train.pkl---re_mid_data# 运行re_process.py后获得---dev.txt---rels.txt# 关系类别---train.txt---dgre_512_cut.txt# 实体识别处理后可视化结果 raw_data文件...