/Distant-Supervised-Chinese-Relation-Extraction

基于远监督的中文关系抽取

Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

Distant-Supervised-Chinese-Relation-Extraction

基于远监督的中文关系抽取

数据集构建

  • 中文通用知识库CN-DBpedia
  • 远监督假设

处理流程可在 kg_data/README.md 中查看。点击此处(谷歌云盘)下载处理后的数据子集。

模型选择

使用 thunlp/OpenNRE 的模型, 具体信息参考其说明。

源链接: https://github.com/thunlp/OpenNRE

运行代码

数据集文件目录代码默认为 data/chinese，在命令中运行：

python train_demo.py chinese pcnn att

模型结果

部分关系的结果如下:

类别 精准度 召回率 F1分数
全部 0.95428 0.95036 0.95232
/人物/其它/民族 0.98374 0.979 0.98137
NA 0.96853 0.97824 0.97336
/人物/地点/国籍 0.84075 0.92673 0.88164
/组织/地点/位于 0.85157 0.83652 0.84398
/人物/其它/职业 0.86121 0.8037 0.83147
/人物/组织/毕业于 0.84137 0.78092 0.81002
/组织/人物/校长 0.94118 0.59259 0.72727
/人物/地点/出生地 0.81049 0.49028 0.61097
/人物/人物/家庭成员 0.65385 0.37778 0.47887
/人物/组织/属于 0.99999 0.11364 0.20408
/地点/地点/包含 0.99999 0.0625 0.11765
/组织/人物/创始人 0.99999 0.05882 0.11111

某些关系的召回率很低，分析发现原因可能是数据集中该关系的样本非常少。