#关系抽取

BERT-Relation-Extraction - 改进BERT模型在关系抽取任务中的应用与效果分析
BERT关系抽取预训练PythonALBERTGithub开源项目
该项目实现了ACL 2019论文《Matching the Blanks: Distributional Similarity for Relation Learning》的PyTorch开源版本,涵盖BERT、ALBERT和BioBERT三种模型。项目提供预训练和微调方法,并通过SemEval 2010任务8和FewRel数据集验证了模型在关系抽取任务中的表现。
NLP-Interview-Notes - 自然语言处理面试全攻略与实战技巧
NLP命名实体识别信息抽取关系抽取事件抽取Github开源项目
该项目汇总了自然语言处理(NLP)领域的常见面试题和详细解析,包括信息抽取、命名实体识别、关系抽取、事件抽取等方面的内容。项目内容涵盖了对隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场以及深度学习结合CRF等算法的详细分析,帮助学习者掌握算法原理和实际应用。此外,还提供了各类实战技巧和常见问题的解决方法,全面助力NLP面试准备。
zshot - 零样本与少样本命名实体和关系识别的开源框架
Zshot命名实体识别零样本学习关系抽取实体链接Github开源项目
Zshot是一个高度可定制的开源框架,支持零样本和少样本的命名实体识别和关系识别。该框架提供提及抽取、维基化和关系抽取等功能,并利用SpaCy进行可视化。适用于研究和工业应用,支持最新的方法和预训练模型,并提供易于扩展的API接口。
rebel - 关系抽取的高效端到端语言生成新方法
REBEL关系抽取seq2seq模型数据集信息抽取Github开源项目
此项目引入了一种新型线性化方法,将关系抽取重新定义为序列到序列任务。通过BART模型,实现了超200种关系类型的端到端抽取,简化传统多步骤流程并减少错误传播。该模型在多个关系抽取和分类基准上表现出色,并提供多语言版本mREBEL和数据集支持,适用于各种信息抽取应用。
Awesome-LLM4IE-Papers - 大型语言模型驱动的信息抽取研究进展综述
LLM信息抽取命名实体识别关系抽取事件抽取Github开源项目
Awesome-LLM4IE-Papers项目收录了大型语言模型在信息抽取领域的前沿论文。涵盖命名实体识别、关系抽取和事件抽取等任务,以及监督微调、少样本和零样本学习等技术。项目还包括特定领域应用、评估分析和相关工具。通过持续更新,为研究人员提供LLM驱动的信息抽取最新进展,促进该领域的学术交流与技术创新。
Awesome-Knowledge-Graph-Reasoning - 全面的知识图谱推理研究资源集合
知识图谱推理数据集AKGR静态知识图谱关系抽取Github开源项目
Awesome-Knowledge-Graph-Reasoning项目汇集了知识图谱推理领域的最新研究成果,包括论文、代码和数据集。该资源库涵盖静态、动态和多模态知识图谱推理,并提供详细分类和说明,方便研究人员和开发者快速检索所需信息。项目整理了大量高质量学术成果,为知识图谱推理研究和应用提供了全面的参考资料。
relik - 高效实体链接与关系抽取的开源解决方案
ReLiK实体链接关系抽取信息抽取预训练模型Github开源项目
ReLiK是一个开源的轻量级信息抽取模型,专注于实体链接和关系抽取任务。它采用检索-阅读架构,能高效处理大规模文档并提取关键信息。ReLiK支持预训练模型快速加载,适用于多种NLP场景。该项目在保证准确性的同时大幅提升了处理速度,为自然语言处理研究提供了实用的工具。
Knowledge-Graph-Tutorials-and-Papers - 知识图谱研究资源与教程综合指南
知识图谱自然语言处理实体识别关系抽取知识融合Github开源项目
该项目汇集了知识图谱领域的综合研究资源,涵盖从知识抽取、图谱构建到应用的各个方面。内容包括子领域论文、教程、工具,并重点关注数据库社区相关工作。此外,项目收录了顶尖学者的教程笔记、实用开源工具和基准数据集。这是知识图谱研究人员和开发者深入学习的一站式资源库。
mrebel-large - 基于序列到序列学习的多语言关系抽取模型
模型Github多语言模型开源项目HuggingfaceREBEL序列到序列学习关系抽取自然语言处理
mREBEL-large模型是基于REBEL架构的多语言关系抽取工具,支持18种语言。它将关系抽取重新定义为序列到序列任务,可作为独立系统使用或作为预训练模型进行微调。该模型在RED^{FM}数据集上训练,擅长从文本中提取实体关系三元组,为多语言自然语言处理领域提供了实用的解决方案。
rebel-large - 基于BART的端到端关系抽取模型
序列到序列模型Github关系抽取开源项目信息提取自然语言处理HuggingfaceREBEL模型
REBEL是一个创新的关系抽取模型,基于BART架构,将关系抽取转化为序列生成任务。该模型支持200多种关系类型识别,采用端到端设计避免了多步骤处理的错误累积。在多个基准测试中表现优异,其多语言版本mREBEL进一步扩展了语言和实体类型支持范围。