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 必备 schema。
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
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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
【不再提供，可以直接提交的测试结果文件】
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之前复现的 CasRel 方法，参考 DeepIE 仓库 ，在线F1分数为【60.556%】，后续整理开源
注意：TOP-1【66.044%】是百度知识图谱团队的 ERNIE ，基本属于吊打其余方法，但是对于在校生、小团队而言，F1分数如果能上【62%】就属于非常非常好了
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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
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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
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把globalpointer 替换 Efficient-GlobalPointer，torch的源码本人都已经公布，自行实现就好