1.摘要：围绕有监督和远程监督两个领域,系统总结了近几年来中外学者基于深度学习的实体关系 抽取研究进展,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.2.经典的实体关系抽取方法有监督[基于特征和基于核函数的方法,研究词汇、句法和语义特征对实体语义关系抽取的影响]、半监督、弱监督和无监督3.定义实体关系抽取：是指在实体识别的基础上,从非结构化文本中抽取出预先定义的 实体关系.—这里研究的时关系抽取，不讨论
在本文中，我将详细介绍如何使用 PyTorch 和 BERT 实现关系抽取的过程。这一过程涉及环境准备、部署架构、安装步骤、依赖管理、扩展部署和迁移指南，确保整个工作流逻辑清晰且易于理解。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的环境符合以下要求。下面，我使用四象限图进行了兼容性分析，以便清晰地展示硬件和软件的适配情况。
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Github参考代码：https://github.com/Wangpeiyi9979/IE-Bert-CNN数据集来源于百度2019语言与智能技术竞赛，在上述链接中提供下载方式。感谢作者提供的代码。1、信息抽取任务给定schema约束集合及句子sent，其中schema定义了关系P以及其对应的主体S和客体O的类别，例如 （S_TYPE:人物，P:妻子，O_TYPE:人物）、（S_TYPE:公司，
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2023-10-07 19:44:17
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文章目录关系抽取 Relation Extraction信息抽取关系抽取实现关系抽取 Relation Extraction 关系提取是一项自然语言处理 (NLP) 任务，旨在提取实体（例如，比尔盖茨和微软）之间的关系（例如，创始人）。例如，从句子 比尔盖茨创建了微软 中，我们可以提取关系三元组 (比尔盖茨, 创始人, 微软)。关系提取是自动知识图谱构建中的一项关键技术。通过关系抽取，我
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2024-08-15 10:33:13
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End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures原文链接： 一、Background 抽取实体之间的语义关系是信息抽取和NLP中一项很重要且经过充分研究的任务。传统的方法将这个任务以pipeline的方式分为两个子任务：NER和RE。但最近的研究表明端到端的联合抽取模型能取得更好的
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2024-08-09 00:01:10
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本发明涉及信息处理领域，特别涉及图像目标检测以及知识图谱中的关系抽取算法。背景技术：图像目标检测目的是在于检测图像中包含的所有物体，基本做法是将图像划分区域后再对每个区域进行图像分类。知识图谱中的一个关键技术就是关系抽取算法。目前主要使用神经网络来解决关系抽取问题，将词向量和位置向量进行联合训练。然而目前已有的关系抽取全部是应用于文字信息中，本发明通过融合知识图谱与图像特征的信息，解决图文知识图谱
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2023-10-28 07:57:37
68阅读
## BERT抽取式阅读理解pytorch实现流程
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备训练和测试数据。阅读理解任务通常包含一个问题和一个相关的文本段落，我们需要从文本段落中抽取答案。可以使用SQuAD (Stanford Question Answering Dataset)等公开的数据集。对于每个问题和文本段落，数据集提供了正确的答案和答案的起始位置。我们需要将数据集预处理成适合BER
原创
2023-08-16 06:09:27
161阅读
大创所需，所以写了一个模型用来完成关系抽取。最后在百度DuIE数据集的完整测试集上达到95.37%正确率...
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2022-04-29 11:22:04
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OneRel和TPLinker两篇方案的不同之处0 引言1 不同之处2 总结 0 引言过去的实体关系抽取方案，基本上都是分步进行：先抽取实体，再抽取关系。结合工业实践，我认为过去的做法好处有如下：解释性强。我可以将实体和关系模型分别调整到最优，而且实体是先设置有类型的，debug极其方便；易扩展。缺点就不多说了，论文说的很明确——曝光偏差带来的错误积累 和 级联误差。目前我自己在工业上采用的pr
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2023-11-23 19:25:47
123阅读
本文主要讲如何调用transformers这个包来提取一个句子的特征。Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的最先进的模型(BERT，GPT-2，R
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2024-01-30 06:32:09
105阅读
# BERT抽取式阅读理解pytorch代码实现指南
## 1. 简介
本文将指导你如何使用PyTorch实现BERT抽取式阅读理解模型。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种使用Transformer模型进行预训练的语言表示模型，已经在许多自然语言处理任务中取得了令人印象深刻的结果。阅读理解（Readin
原创
2023-08-23 10:23:42
150阅读
# 使用PyTorch实现BERT命名实体识别
## 介绍
在自然语言处理领域，命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是一个重要的任务。它的目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织名等。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer
原创
2023-08-16 07:58:57
207阅读
# 如何实现“pytorch bert微调中文实体识别”
## 1. 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用PyTorch和BERT模型进行中文实体识别的微调。对于一个刚入行的小白来说，这可能是一个有趣的挑战，但请不要担心，我将一步步指导你完成整个过程。
## 2. 流程概览
首先，让我们看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 |
原创
2024-07-04 03:56:43
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PyTorch1：tensor2、torch.nn、autograd、loss等神经网络学习手册（持续更新） 链接：画图、读写图片 文章目录一、tensor二、完整训练过程：数据、模型、可学习参数、保存与加载1、数据dataa、构建网络-数据b、补充知识：查看数据集与自定义数据集补充1：查看torchvision.datasets下载的数据集补充2：查看通过torch.utils.data.Dat
# 使用PyTorch和BERT进行命名实体识别的完整指南
## 一、引言
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，用于识别文本中的实体名称，例如人名、地名、组织名等。使用预训练的BERT模型来实施NER任务可以大大提高模型的效果。本文将详细介绍如何使用PyTorch和BERT实现命名实体识别，包括所需的步骤、代码示例
人工智能入门学习笔记（三）项目：Purdue University BME595课程作业Homework03——Artificial Neural Network - Back-Propagation pass代码、输出结果、结果分析图代码结果输出：结果分析图：知识框架原理概述损失函数MSE(Mean Square Error) 均方误差CE(Cross Entropy) 交叉熵信息量熵相对熵（
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2023-10-07 19:27:05
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最近入门BERT，在网上观看了一些网课视频理解了原理，并且找到了pytorch版本的源码，经过一遍阅读有了初步的认知，所以在此记录，温故而知新。其整体代码框架如下（有些部分我也略有改动，但整体不影响）： 解读一个项目的代码，自然要从main开始，所以我们打开main.py（项目中是__main__.py）后看到首先是对一些路径参数的填写： 我个人的上述自个的参数为 --trai
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2023-10-27 20:57:30
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上一篇文章谈到如何简便的使用bert，好用是好用，但延展性、灵活性不足，主要是很难加入各种自定义特性(比如pipeline、和数值型特征混合使用等)。基于此，本篇文章就来谈谈，如何通过继承Sci-kit Learn中的两个基类 --- TransformerMixin和BaseEstimator来实现一个高度定制化且易用的BERT特征提取器。 在NLP中获得最先进的结果曾经是一项艰巨
# BERT命名实体识别（NER）与PyTorch实现
## 引言
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理中的一项重要任务。它的目标是识别文本中提到的人名、地点名、组织名等实体。在现代NLP中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为一种强大的预训练模型，在N
1、信息抽取信息抽取是一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息的技术。 涉及的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取。实体抽取：也称为命名实体识别（named entity recognition，NER），是指从文本数据集中自动识别出命名实体。关系抽取：文本语料经过实体抽取之后，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关语料中提取出实体之间
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2023-12-02 16:14:09
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