yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction
Code for http://lic2019.ccf.org.cn/kg 信息抽取。使用基于 BERT 的实体抽取和关系抽取的端到端的联合模型。
Entity and Relation Extraction Based on TensorFlow and BERT. 基于TensorFlow和BERT的管道式实体及关系抽取,2019语言与智能技术竞赛信息抽取任务解决方案。Schema based Knowledge Extraction, SKE 2019
$ git clone https://github.com/yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction.gitCode for http://lic2019.ccf.org.cn/kg 信息抽取。使用基于 BERT 的实体抽取和关系抽取的端到端的联合模型。
Multiple-Relations-Extraction-Only-Look-Once. Just look at the sentence once and extract the multiple pairs of entities and their corresponding relations. 端到端联合多关系抽取模型,可用于 http://lic2019.ccf.org.cn/kg 信息抽取。
Macadam是一个以Tensorflow(Keras)和bert4keras为基础,专注于文本分类、序列标注和关系抽取的自然语言处理工具包。支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA、GPT-2等EMBEDDING嵌入; 支持FineTune、FastText、TextCNN、CharCNN、BiRNN、RCNN、DCNN、CRNN、DeepMoji、SelfAttention、HAN、Capsule等文本分类算法; 支持CRF、Bi-LSTM-CRF、CNN-LSTM、DGCNN、Bi-LSTM-LAN、Lattice-LSTM-Batch、MRC等序列标注算法。
Tensorflow Implementation of Convolutional Neural Network for Relation Extraction (COLING 2014, NAACL 2015)
Convolutional Neural Network for Multi-label Multi-instance Relation Extraction in Tensorflow
基于深度学习的自然语言处理库
Data from GitHub · snapshot Sep 24, 2026