实体关系抽取是文本结构化、构建专业知识图谱的核心step。
本算法是GPLinker的pytorch复现(简单易懂，杜绝花里胡哨)，该方法的核心是：
- 对输入文本 S={w1,w2,...,wn} 的编码向量以【token-pair】标记方式建模 n×n 大小的词元矩阵，进而做实体识别、实体关系抽取任务。
- 与之相似的工作有：TP-Linker、multi-head selection、Word-pair 等。较之传统的 BIO 序列标注、span指针网络标注方式，token-pair 建模方式现在是实体关系抽取 sota 的必备。
中文医疗信息处理挑战榜CBLUE 中CMeIE数据集，同样是 CHIP2020/2021 的医学实体关系抽取数据集。
- python 3.8.1
- pytorch==1.8.1
- transformer==4.9.2
- configparser
请把 config.ini 中对应的【paths】换为你自己的
python main.py
python predict.py
- 使用医学实体关系抽取数据集，阿里天池在线测试F1分数【59.82%】，提交的测试结果在./result文件夹中
- 之前复现的CasRel方法，在线F1分数为【60%】
- 注意最新的 CBLUE 打榜，需要把生成的CMeIE_test.json后缀改为jsonl，再压缩提交
- 训练过程未根据验证集的F1分数保存最优模型，直接用的最后一个epoch的权重，有需要的自行实现就好了
- 把globalpointer 替换 Efficient-GlobalPointer，torch的源码本人都已经公布，自行实现就好