/DeepKE

An Open Toolkit for Knowledge Base Population(DeepKE是一个支持低资源、长篇章的开源知识抽取工具,具备命名实体识别、关系抽取和属性抽取等功能)

Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

Documentation PyPI GitHub

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基于深度学习的开源中文知识图谱抽取框架

DeepKE 是一个支持低资源、长篇章的知识抽取工具,可以基于PyTorch实现命名实体识别关系抽取属性抽取功能。


在线演示

在线演示 demo

进行预测

下面使用一个demo展示预测过程


模型架构

Deepke的架构图如下所示

DeepKE包括了三个模块,可以进行命名实体识别、关系抽取以及属性抽取任务,在各个模块下包括各自的子模块。其中关系抽取模块就有常规模块、文档级抽取模块以及低资源少样本模块。在每一个子模块中,包含实现分词、预处理等功能的一个工具集合,以及编码、训练和预测部分。


快速上手

DeepKE支持pip安装使用,以常规全监督设定关系抽取为例,经过以下五个步骤就可以实现一个常规关系抽取模型

Step 1 下载代码 git clone https://github.com/zjunlp/DeepKE.git(别忘记star和fork哈!!!)

Step 2 使用anaconda创建虚拟环境,进入虚拟环境

conda create -n deepke python=3.8

conda activate deepke

1) 基于pip安装,直接使用

pip install deepke

2) 基于源码安装

python setup.py install

python setup.py develop

Step 3 进入任务文件夹,以常规关系抽取为例

cd DeepKE/example/re/standard

Step 4 模型训练,训练用到的参数可在conf文件夹内修改

python run.py

Step 5 模型预测。预测用到的参数可在conf文件夹内修改

python predict.py

环境依赖

python == 3.8

  • torch == 1.5
  • hydra-core == 1.0.6
  • tensorboard == 2.4.1
  • matplotlib == 3.4.1
  • transformers == 3.4.0
  • jieba == 0.42.1
  • scikit-learn == 0.24.1
  • pytorch-transformers == 1.2.0
  • seqeval == 1.2.2
  • tqdm == 4.60.0
  • opt-einsum==3.3.0
  • ujson

具体功能介绍

1. 命名实体识别NER

  • 命名实体识别是从非结构化的文本中识别出实体和其类型。数据为txt文件,样式范例为:

    Sentence Person Location Organization
    本报北京9月4日讯记者杨涌报道:部分省区人民日报宣传发行工作座谈会9月3日在4日在京举行。 杨涌 北京 人民日报
    《红楼梦》是**电视台和**电视剧制作中心根据**古典文学名著《红楼梦》摄制于1987年的一部古装连续剧,由王扶林导演,周汝昌、王蒙、周岭等多位红学家参与制作。 王扶林,周汝昌,王蒙,周岭 ** **电视台,**电视剧制作中心
    秦始皇兵马俑位于陕西省西安市,1961年被国务院公布为第一批全国重点文物保护单位,是世界八大奇迹之一。 秦始皇 陕西省,西安市 国务院
  • 具体流程请进入详细的README中

    • 常规全监督STANDARD

      Step1: 进入DeepKE/example/ner/standard,数据集和参数配置可以分别在dataconf文件夹中修改;

      Step2: 模型训练

      python run.py
      

      Step3: 模型预测

      python predict.py
      
    • 少样本FEW-SHOT

      Step1: 进入DeepKE/example/ner/few-shot,模型加载和保存位置以及参数配置可以在conf文件夹中修改;

      Step2:模型训练,默认使用CoNLL-2003数据集进行训练

      python run.py +train=few_shot
      

      若要加载模型,修改few_shot.yaml中的load_path

      Step3:在config.yaml中追加- predictpredict.yaml中修改load_path为模型路径以及write_path为预测结果的保存路径,完成修改后使用

      python predict.py
      

2. 关系抽取RE

  • 关系抽取是从非结构化的文本中抽取出实体之间的关系,以下为几个样式范例,数据为csv文件:

    Sentence Relation Head Head_offset Tail Tail_offset
    《岳父也是爹》是王军执导的电视剧,由马恩然、范明主演。 导演 岳父也是爹 1 王军 8
    《九玄珠》是在纵横中文网连载的一部小说,作者是龙马。 连载网站 九玄珠 1 纵横中文网 7
    提起杭州的美景,西湖总是第一个映入脑海的词语。 所在城市 西湖 8 杭州 2
  • 具体流程请进入详细的README中,RE包括了以下三个子功能

    • 常规全监督STANDARD

      Step1:进入DeepKE/example/re/standard,数据集和参数配置可以分别进入dataconf文件夹中修改;

      Step2:模型训练

      python run.py
      

      Step3:模型预测

      python predict.py
      
    • 少样本FEW-SHOT

      Step1:进入DeepKE/example/re/few-shot,数据集和参数配置可以分别进入dataconf文件夹中修改;

      Step2:模型训练,如需从上次训练的模型开始训练:设置conf/train.yaml中的train_from_saved_model为上次保存模型的路径,每次训练的日志默认保存在根目录,可用log_dir来配置;

      python run.py
      

      Step3:模型预测

      python predict.py
      
    • 文档级DOCUMENT
      train_distant.json由于文件太大,请自行从Google Drive上下载到data/目录下;

      Step1:进入DeepKE/example/re/document,数据集和参数配置可以分别进入dataconf文件夹中修改;

      Step2:模型训练,如需从上次训练的模型开始训练:设置conf/train.yaml中的train_from_saved_model为上次保存模型的路径,每次训练的日志默认保存在根目录,可用log_dir来配置;

      python run.py
      

      Step3:模型预测

      python predict.py
      

3. 属性抽取AE

  • 数据为csv文件,样式范例为:

    Sentence Att Ent Ent_offset Val Val_offset
    张冬梅,女,汉族,1968年2月生,河南淇县人 民族 张冬梅 0 汉族 6
    杨缨,字绵公,号钓溪,松溪县人,祖籍将乐,是北宋理学家杨时的七世孙 朝代 杨缨 0 北宋 22
    2014年10月1日许鞍华执导的电影《黄金时代》上映 上映时间 黄金时代 19 2014年10月1日 0
  • 具体流程请进入详细的README中

    • 常规全监督STANDARD

      Step1:进入DeepKE/example/re/standard,数据集和参数配置可以分别进入dataconf文件夹中修改;

      Step2:模型训练

      python run.py
      

      Step3:模型预测

      python predict.py
      

Notebook教程

本工具提供了若干Notebook和Google Colab教程,用户可针对性调试学习。

备注(常见问题)

  1. 使用 Anaconda 时,建议添加国内镜像,下载速度更快。如镜像
  2. 使用 pip 时,建议使用国内镜像,下载速度更快,如阿里云镜像。
  3. 安装后提示 ModuleNotFoundError: No module named 'past',输入命令 pip install future 即可解决。
  4. 使用语言预训练模型时,在线安装下载模型比较慢,更建议提前下载好,存放到 pretrained 文件夹内。具体存放文件要求见文件夹内的 README.md
  5. DeepKE老版本位于deepke-v1.0分支,用户可切换分支使用老版本,老版本的能力已全部迁移到标准设定关系抽取(example/re/standard)中。

项目成员

浙江大学:张宁豫、陶联宽、余海洋、陈想、徐欣、田玺、李磊、黎洲波、邓淑敏、姚云志、叶宏彬、谢辛、郑国轴、陈华钧

达摩院:谭传奇、陈漠沙、黄非