演化，持续演进并且不断获得反馈允许团队尽早从项目干系人获得反馈，并且向他们持续演示增量的价值。简介 理解所有干系人的需求，关注所有项目的风险，理解所有项目的技术，甚至是了解如何和同事协同工作，完全做到这些通常不大可能。即使是完全熟知上述内容，这些内容也很可能在项目开发过程中发生变更。所以，我们需要提升团队增量演示价值并且尽早从干系人获得持续反馈的
关系提取、知识图谱、实体和 OpenNRE关系提取( Relation Extraction)是一项自然语言处理任务，旨在提取实体之间的关系。
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2024-05-20 10:49:37
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pytorch关系抽取框架OpenNRE源码解读与实践：PCNN ATT0 前言1 OpenNRE整体架构2 PCNN+ATT 模型架构2.1 PCNN Encoder2.2 Bag Attention结语参考资料 0 前言OpenNRE是清华大学推出的开源关系抽取框架，针对命名实体识别，句子级别的关系抽取，远程监督（包级别的关系抽取），文档级别的关系抽取以及 few-shot 任务均有实现。其
1、OpenNREOpenNRE 是基于 Tensorflow 开发的，一个用于神经网络关系提取的工具包，由清华大学刘知远老师及其团队贡献的开源项目。在该项目中，关系提取会分为嵌入、编码器、选择器和分类器四步。Github 地址：https://github.com/thunlp/OpenNRE2、中文序列标注Flat Lattice《FLAT：Chinese NER Using Flat
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2022-03-30 17:36:22
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OpenNRE(https://github.com/thunlp/OpenNRE.git)是清华大学自然语言处理实验室推出的一款开源的神经网络关系抽取工具包，包括了多款常用的关系抽取模型，发布仅一年即在 Github 上获得了 1700+ 星标。 现在这款工具包已经悄悄更新到了 2.0 版本！在原版 TensorFlow 实现的基础上，不仅采用了现在大热的 PyTorch 作为基础，
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2024-01-11 10:23:33
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目录一、pyhanlp二、stanfordnlp三、pyltp四、openNRE1、安装：我安装到windows上了2、使用五、基于TensorFlow 2自定义NER模型（构建、训练与保存模型范例）1、BiLSTM+CRF模型2、BERT+CRF（或 softmax）模型1、使用keras_bert：2、使用transformers3、BERT+SPAN模型六、SPO三元组抽取 / 关系抽取1
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2024-01-04 11:29:54
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