zshot

zshot

零样本与少样本命名实体和关系识别的开源框架

Zshot是一个高度可定制的开源框架,支持零样本和少样本的命名实体识别和关系识别。该框架提供提及抽取、维基化和关系抽取等功能,并利用SpaCy进行可视化。适用于研究和工业应用,支持最新的方法和预训练模型,并提供易于扩展的API接口。

Zshot命名实体识别零样本学习关系抽取实体链接Github开源项目

项目介绍 —— Zshot

简介

Zshot 是一个高度可定制的框架,专注于实现零样本和少样本命名实体和关系识别。其核心目标是在没有大量标记数据的情况下,对新领域的文本进行有效的信息抽取。

主要功能

Zshot 提供了以下几个主要功能:

  • 提及抽取:识别全球相关的提及或特定领域相关的提及。
  • 维基化:将文本提及链接到维基百科中的实体。
  • 零样本和少样本命名实体识别:使用语言描述来对未见领域进行泛化。
  • 零样本和少样本命名关系识别
  • 可视化:实现零样本的命名实体和关系提取的可视化。

系统要求

Zshot 需要运行在 Python 3.6 以上版本的环境中。此外,以下依赖项是必要的:

  • Spacy:用于管道处理和可视化。
  • PyTorch:用于运行 Pytorch 模型。
  • Transformers:用于预训练语言模型。
  • Evaluate 和 Datasets:用于评估模型及其数据集。

安装

Zshot 可以通过以下命令方便地进行安装:

pip install zshot

使用指南

  • 安装依赖项:

    pip install -r requirements.txt
  • 下载并安装 Spacy 管道以用于提及提取:

    python -m spacy download en_core_web_sm
  • 配置并运行 Zshot:

    创建一个 main.py 文件,用于配置管道并定义实体,例如:

    import spacy from zshot import PipelineConfig, displacy from zshot.linker import LinkerRegen from zshot.mentions_extractor import MentionsExtractorSpacy from zshot.utils.data_models import Entity nlp = spacy.load("en_core_web_sm") nlp_config = PipelineConfig( mentions_extractor=MentionsExtractorSpacy(), linker=LinkerRegen(), entities=[ Entity(name="Paris", description="Paris is located in northern central France, in a north-bending arc of the river Seine"), # 更多实体配置... ] ) nlp.add_pipe("zshot", config=nlp_config, last=True) text = "International Business Machines Corporation (IBM) is an American multinational technology corporation headquartered in Armonk, New York." doc = nlp(text) displacy.serve(doc, style="ent")

工作原理

Zshot 由两个核心组件构成:提及提取器链接器

提及提取器

提及提取器用于检测可能的实体(即提及),随后通过链接器将这些提及链接到数据源(例如:Wikidata)。目前支持多种提及提取器,包括基于 Spacy 和 Flair 的版本。基于命名实体识别和分类(NERC)的方法和基于语法依赖分析的方法,各有优劣。

链接器

链接器将检测到的实体连接到现有标签,有些链接器是端到端的,不需要单独的提及提取器。

关系提取器

关系提取器用于从已提取的实体中抽取关系,目前仅有一种关系提取器:ZS-Bert。

知识提取器

知识提取器同时执行命名实体和关系的提取和分类。目前提供了一种实现:KnowGL。

示例与评估

  • 提供的代码示例包括如何在 Google Colab 中运行 Zshot 进行安装、可视化、知识提取等。
  • 提供了评估组件以便使用标准数据集进行系统验证。

Zshot 提供了丰富的功能和便捷的使用方式,非常适合研究者和开发者进行实体识别及关系抽取的探索。

编辑推荐精选

Trae

Trae

字节跳动发布的AI编程神器IDE

Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。

AI工具TraeAI IDE协作生产力转型热门
问小白

问小白

全能AI智能助手,随时解答生活与工作的多样问题

问小白,由元石科技研发的AI智能助手,快速准确地解答各种生活和工作问题,包括但不限于搜索、规划和社交互动,帮助用户在日常生活中提高效率,轻松管理个人事务。

热门AI助手AI对话AI工具聊天机器人
Transly

Transly

实时语音翻译/同声传译工具

Transly是一个多场景的AI大语言模型驱动的同声传译、专业翻译助手,它拥有超精准的音频识别翻译能力,几乎零延迟的使用体验和支持多国语言可以让你带它走遍全球,无论你是留学生、商务人士、韩剧美剧爱好者,还是出国游玩、多国会议、跨国追星等等,都可以满足你所有需要同传的场景需求,线上线下通用,扫除语言障碍,让全世界的语言交流不再有国界。

讯飞智文

讯飞智文

一键生成PPT和Word,让学习生活更轻松

讯飞智文是一个利用 AI 技术的项目,能够帮助用户生成 PPT 以及各类文档。无论是商业领域的市场分析报告、年度目标制定,还是学生群体的职业生涯规划、实习避坑指南,亦或是活动策划、旅游攻略等内容,它都能提供支持,帮助用户精准表达,轻松呈现各种信息。

AI办公办公工具AI工具讯飞智文AI在线生成PPTAI撰写助手多语种文档生成AI自动配图热门
讯飞星火

讯飞星火

深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1

科大讯飞的星火大模型,支持语言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。

热门AI开发模型训练AI工具讯飞星火大模型智能问答内容创作多语种支持智慧生活
Spark-TTS

Spark-TTS

一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型

Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。

咔片PPT

咔片PPT

AI助力,做PPT更简单!

咔片是一款轻量化在线演示设计工具,借助 AI 技术,实现从内容生成到智能设计的一站式 PPT 制作服务。支持多种文档格式导入生成 PPT,提供海量模板、智能美化、素材替换等功能,适用于销售、教师、学生等各类人群,能高效制作出高品质 PPT,满足不同场景演示需求。

讯飞绘文

讯飞绘文

选题、配图、成文,一站式创作,让内容运营更高效

讯飞绘文,一个AI集成平台,支持写作、选题、配图、排版和发布。高效生成适用于各类媒体的定制内容,加速品牌传播,提升内容营销效果。

热门AI辅助写作AI工具讯飞绘文内容运营AI创作个性化文章多平台分发AI助手
材料星

材料星

专业的AI公文写作平台,公文写作神器

AI 材料星,专业的 AI 公文写作辅助平台,为体制内工作人员提供高效的公文写作解决方案。拥有海量公文文库、9 大核心 AI 功能,支持 30 + 文稿类型生成,助力快速完成领导讲话、工作总结、述职报告等材料,提升办公效率,是体制打工人的得力写作神器。

openai-agents-python

openai-agents-python

OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。

openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。

下拉加载更多