在TensorFlow中使用LSTM实现神经关系提取-python

时间:2021-06-18 18:29:31
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更新时间:2021-06-18 18:29:31
机器学习 在TensorFlow中使用LSTM实现神经关系提取 OpenNRE 我们有一个 DEMO 网站(http://opennre.thunlp.ai/)。 试试看! OpenNRE 是一个开源且可扩展的工具包,它提供了一个统一的框架来实现关系提取模型。 这个包是为以下人群设计的: 关系抽取新手:我们有手把手教程和详细的文档,不仅可以让您使用关系抽取工具,还可以帮助您更好地了解该领域的研究进展。 开发人员:我们易于使用的界面和高性能实现可以加速您在实际应用程序中的部署。 此外,我们提供了几个预训练模型,无需任何培训即可投入生产。 研究人员:通过我们的模块化设计、各种任务设置和度量工具,您只需稍作修改就可以轻松地对自己的模型进行实验。 我们还为不同的关系提取设置提供了几个最常用的基准。 任何需要提交 NLP 作业以给教授留下深刻印象的人:凭借最先进的模型,我们的软件包绝对可以帮助您在同学中脱颖而出! 这个包主要由高天宇、徐涵、曹淑莲、Lumin Tang、Yankai Lin、Zhiyuan Liu 贡献 什么是关系抽取 关系抽取是一项自然语言处理 (NLP) 任务,旨在抽
【文件预览】:
OpenNRE-master
----setup.py(582B)
----.gitignore(1KB)
----requirements.txt(93B)
----opennre()
--------encoder()
--------model()
--------__init__.py(625B)
--------tokenization()
--------framework()
--------module()
--------pretrain.py(11KB)
----pretrain()
--------download_glove.sh(219B)
--------download_bert.sh(376B)
----LICENSE(1KB)
----README.md(7KB)
----tests()
--------test_inference.py(550B)
----example()
--------test_multilabel_bert.py(5KB)
--------train_bag_cnn.py(6KB)
--------train_bag_bert.py(6KB)
--------train_supervised_cnn.py(5KB)
--------train_supervised_bert.py(5KB)
--------test_multilabel_cnn.py(5KB)
----benchmark()
--------download_nyt10.sh(304B)
--------download_semeval.sh(425B)
--------download_nyt10m.sh(412B)
--------download_fewrel.sh(425B)
--------download_wiki80.sh(313B)
--------download_wiki20m.sh(425B)

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