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pytorch_graph-rel

pytorch_graph-rel

基于关系图的联合实体和关系抽取模型

GraphRel是一个用于联合实体和关系抽取的开源项目。该模型采用双向RNN和图卷积网络提取文本特征，通过两阶段处理构建关系图并整合实体和关系信息。项目基于PyTorch实现，提供了预训练模型，在NYT数据集上展现了良好性能。该方法发表于ACL 2019会议，为自然语言处理领域提供了新的解决方案。

GraphRel实体关系抽取自然语言处理深度学习图神经网络Github开源项目
访问官网GitHub论文文档

[2021/12/20 更新] 作者重新实现

感谢大家对这个项目的关注,很抱歉丢失了原始的预处理数据。<br> 它在我之前的实验室里弄丢了,我终于有时间重新实现了😂。<br> 我也想感谢 @LuoXukun 关于复现的精彩回复。

NYT精确率召回率F1值
GraphRel<sub>1p</sub> (论文)62.957.360.0
GraphRel<sub>1p</sub> (重新实现)60.959.260.1
GraphRel<sub>2p</sub> (论文)63.960.061.9
GraphRel<sub>2p</sub> (重新实现)63.160.261.6

[ACL'19 (长文)] GraphRel: 将文本建模为关系图以进行联合实体和关系抽取

GraphRel的PyTorch实现

论文 | 幻灯片 | 海报

<img src='https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/c0dc3cf0-b6b1-4024-8fab-33cbdea70cd2.png' width='85%' />

概述

GraphRel是对以下论文的实现 <br> "GraphRel: 将文本建模为关系图以进行联合实体和关系抽取" <br> 傅祖瑞、李鹏轩和马偉雲 <br> 发表于2019年计算语言学协会年会(ACL)(长文)

<img src='https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/be635e44-5eb2-4a91-973f-2e7f8cbe995c.png' width='80%' />

在第一阶段,我们采用双向RNN和GCN来提取序列和区域依赖的词特征。给定词特征,我们预测每对词之间的关系以及所有词的实体。然后,在第二阶段,基于第一阶段预测的关系,我们为每个关系构建完整的关系图,对每个图应用GCN以整合每个关系的信息,并进一步考虑实体和关系之间的交互。

要求

此代码在Python3.8和PyTorch 1.7下实现。<br>

使用方法

python -m spacy download en_core_web_lg
python main.py --arch=2p

我们还提供了训练好的检查点。

引用

@inproceedings{fu2019graph-rel, 
  author = {Tsu-Jui Fu and Peng-Hsuan Li and Wei-Yun Ma}, 
  title = {{GraphRel: 将文本建模为关系图以进行联合实体和关系抽取}}, 
  booktitle = {计算语言学协会年会 (ACL)}, 
  year = {2019} 
}

致谢

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