三元组抽取：SemEval2010关系抽取+NER
一个简单的三元组抽取小demo
运行环境
- python 3.x
- nltk
- sklearn 0.21.3
运行方式
git clone https://github.com/Heatao/HEASTAO-RE.git运行demo
python KE_DEMO.py用bert做分类
建议在colab运行ipynb
具体查看bert_ER中的readme
bert代码源自王树义老师的封装
实现过程
Demo由两部分组成，命名实体识别和关系抽取，命名实体识别直接调用nltk.chunk.ne_chunk得到实体再经过简单的处理，关系抽取在SemEval2010数据集下是一个10分类任务，这里采用了bert的分类，svm+glove和svm+ifidf的分类。
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界面采用pyqt
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NER是调用的nltk
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基本的关系分类是采用tfidf+svm
结果
- 用tfidf+svm的f1值约为0.42
- 用bert的f1约为0.84
结果图
bug
如果遇到模型不匹配的问题，可以重新训练tfidf_svm