文件名称：基于知识图谱的问答系统
文件大小：1.5MB
文件格式：GZ
更新时间：2024-01-23 06:05:24
bert
基于知识图谱的问答系统，BERT做命名实体识别和句子相似度，分为online和outline模式
【文件预览】：
459.KBQA-BERT__WenRichard
----Output()
--------README.md(125B)
----global_config.py(2KB)
----image()
--------KB.png(15KB)
--------NER.jpg(11KB)
----terminal_ner.sh(698B)
----bert()
--------tokenization.py(11KB)
--------modeling_test.py(9KB)
--------run_classifier.py(32KB)
--------extract_features.py(14KB)
--------__pycache__()
--------LICENSE(11KB)
--------CONTRIBUTING.md(1KB)
--------__init__.py(0B)
--------requirements.txt(112B)
--------sample_text.txt(4KB)
--------optimization.py(6KB)
--------run_pretraining.py(19KB)
--------tokenization_test.py(4KB)
--------run_squad.py(47KB)
--------README.md(41KB)
--------modeling.py(38KB)
--------multilingual.md(11KB)
--------optimization_test.py(2KB)
--------create_pretraining_data.py(15KB)
----LICENSE(1KB)
----conlleval.pl(13KB)
----run_similarity.py(29KB)
----tf_metrics.py(8KB)
----run_ner.sh(655B)
----args.py(817B)
----terminal_predict.py(15KB)
----kbqa_test.py(7KB)
----lstm_crf_layer.py(7KB)
----run_ner.py(35KB)
----ModelParams()
--------README.md(125B)
----README.md(4KB)
----conlleval.py(10KB)
----Config()
--------NER()
--------SIM()
----Data()
--------construct_dataset_attribute.py(2KB)
--------DB_Data()
--------load_dbdata.py(3KB)
--------triple_clean.py(2KB)
--------Sim_Data()
--------NER_Data()
--------construct_dataset.py(2KB)
--------NLPCC2016KBQA()