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关系抽取的高效端到端语言生成新方法

此项目引入了一种新型线性化方法，将关系抽取重新定义为序列到序列任务。通过BART模型，实现了超200种关系类型的端到端抽取，简化传统多步骤流程并减少错误传播。该模型在多个关系抽取和分类基准上表现出色，并提供多语言版本mREBEL和数据集支持，适用于各种信息抽取应用。

REBEL关系抽取seq2seq模型数据集信息抽取Github开源项目
GitHubHugging Face论文

项目介绍：REBEL 项目

概要

REBEL（全称为“Relation Extraction By End-to-end Language generation”）是一个专注于关系抽取的创新项目，旨在通过端到端语言生成的方式简化文本关系抽取任务。传统的文本信息抽取通常需要复杂的多步骤流程，容易产生错误，而 REBEL 通过将关系提取重新表述为序列到序列（seq2seq）的任务，大大简化了流程。

项目标的

REBEL 的目标是从原始文本中提取关系三元组（subject-relationship-object），这对于填充或验证知识库、事实核查及其他下游任务至关重要。项目通过线性化新方法来提高提取准确性，同时通过改进的自回归 seq2seq 模型帮助实现这一目标。

模型概述

REBEL 使用了基于 BART 的 seq2seq 模型，能够处理超过 200 种不同类型的关系。模型通过在多个关系提取和分类的评测中进行微调，在大多数情况下达到了最先进的性能。

技术架构

项目代码采用模块化结构，包含：

  • conf：包含 Hydra 配置文件。
  • data：存储数据和数据集脚本。
  • model：用于存储模型文件。
  • src：核心源代码，包含数据模块、模型模块及训练脚本等。

此外，模型还提供了使用 spaCy 插件的功能，用户可以在 spaCy 环境中无缝集成并使用 REBEL 进行完整的关系抽取任务。

数据集与资源

REBEL 项目发布了多个多语言数据集，包括：

  1. REDFM：通过人工过滤的多语言关系抽取数据集，覆盖 32 种关系类型。
  2. SREDFM：通过机器过滤的关系抽取数据集，支持 17 种语言，覆盖最多达 400 种关系类型。

这些数据集为模型提供广泛的训练和测试基础，支持多种语言的关系抽取。

演示与实践

项目提供了 DEMO 演示，可以通过 Streamlit 和 demo.py 轻松运行。用户只需设置好环境并运行相关演示脚本，就可以在浏览器中测试模型，从而更直观地理解其工作原理。

许可证

REBEL 及 RED<sup>FM</sup> 的代码基于 CC BY-SA-NC 4.0 许可，可以用于非商业研究和学习目的。

结论

REBEL 项目通过革新传统的关系抽取方法，简化了信息提取步骤，同时大大提高了处理不同关系类型的灵活性和准确性。通过使用先进的 seq2seq 技术，REBEL 为需要高效关系抽取功能的研究人员和开发者提供了一种强大而灵活的工具。

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