中文关系抽取模型,关系抽取系统

中文关系抽取模型,关系抽取系统

对中文实体关系抽取的研究方法进行详细考察极为必要.本文从实体关系抽取的产生和发展开始，对目前基于中文的实体关系抽取技术现状作了阐述；按照关系抽取方法对语料的依赖程这里以实践为目的，介绍一个用双向GRU、字与句子的双重Attention模型，以天然适配中文特性的字向量(characterembedding)作为输入，网络爬取数据作为训练语料构建的中文关系抽取模型。

目前，专门面向中文的关系抽取工具并不多，泽宇搜集到的中文关系抽取工具有DeepKE,Jiagu和DeepDive。3.1 DeepKE DeepKE是浙江大学知识引擎实验室开发的中文关融合E ERNIE 和注意力机制的中文关系抽取模型李天昊，霍其润，闫跃，徐远超(首都师范大学信息工程学院，北京100048) *E-mail: huoqirun@cnu.edu.cn 摘要：关

≥▽≤ (1)在中文实体关系抽取任务上，大多数算法主要集中在循环神经网络模型和卷积神经网络模型等. 而本文所采用的模型不同于之前的神经网络模型，本文则是使用了BERT预训练模型来提出一种基于双向GRU 神经网络和双层注意力机制的中文关系抽取模型.结合中文语言的结构特点，采用字向量的形式进行输入，针对遗忘性问题，采用双向的GRU 神经网络对输入向量

0. 代码没有做什么改变，作者提供了CNN,PCNN,和基于BERT的模型的关系抽取，结构不难，运行速度较快，测试结果在Readme最下方。中文的关系抽取数据较难获得，开源的Chinese-Literature-NE实现实体识别和关系抽取一般采用两种方法，分别是基于管道模型的方法和基于联合模型的方法。本文分别使用这两种方法实现了中文实体识别和关系抽取，并对模型进行改进，提高了模

基于GCN 的关系抽取模型基于BERT 语言预训练模型的关系抽取模型代码以及运行教程获取：关注微信公众号datayx 然后回复抽取即可获取。AI项目体验地址htt1、中文NER取得了SOTA 2、英文NER取得了SOTA 参考资料[1] A Unified Generative Framework for Various