DeepKE 是基于 Pytorch 的深度学习中文关系抽取处理套件。
- python >= 3.6
- torch >= 1.0
- jieba >= 0.38
- matplotlib >= 3.0
- pytorch_transformers >= 1.2
- scikit_learn >= 0.20
├── bert_pretrained # 使用 bert 时存放的预训练模型参数
│ ├── vocab.txt # BERT 模型词表
│ ├── config.json # BERT 模型结构的配置文件
│ ├── pytorch_model.bin # 预训练模型参数
├── checkpoints # 保存训练后的模型参数
├── data # 数据目录
│ ├── origin # 训练使用的原始数据集
│ │ ├── train.csv # 训练数据集
│ │ ├── test.csv # 测试数据集
│ │ ├── relation.txt # 关系种类
├── deepke
│ ├── model # 模型目录
│ │ ├── BasicModule.py # 模型基本配置
│ │ ├── Embedding.py # Embeddding 模块
│ │ ├── CNN.py # CNN & PCNN 模型
│ │ ├── RNN.py # BiLSTM 模型
│ │ ├── GCN.py # GCN 模型
│ │ ├── Transformer.py # Transformer 模型
│ │ ├── Capsule.py # Capsule 模型
│ │ ├── LM.py # 语言预训练 模型
│ ├── config.py # 配置文件
│ ├── vocab.py # 词汇表构建函数
│ ├── preprocess.py # 训练前预处理数据
│ ├── dataset.py # 训练时批处理输入数据
│ ├── trainer.py # 训练迭代函数
│ ├── utils.py # 工具函数
├── main.py # 主入口文件
├── README.md # read me 文件
数据为 csv 文件，样式范例为：
| sentence | relation | head | head_type | head_offset | tail | tail_type | tail_offset |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 谢万松，字树人，湖北省武汉市人，武汉钢铁集团公司联合焦化公司退体职工，生于1940年 | 出生地 | 谢万松 | 人物 | 0 | 湖北省武汉市 | 地点 | 8 |
| 《娘家的故事第二部》是张玲执导，林在培、何赛飞等主演的电视剧 | 导演 | 娘家的故事第二部 | 影视作品 | 1 | 张玲 | 人物 | 11 |
| 九玄珠是在纵横中文网连载的一部小说，作者是龙马 | 连载网站 | 九玄珠 | 网络小说 | 0 | 纵横中文网 | 网站 | 5 |
| 个人简介梁信强，男，2010年广州亚运会中国澳门代表团成员 | 国籍 | 梁信强 | 人物 | 4 | 中国 | 国家 | 20 |
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安装依赖：
pip install -r requirements.txt -
存放数据：在
data/origin文件夹下存放训练数据。训练文件主要有三个文件。-
train.csv：存放训练数据集 -
valid.csv：存放验证数据集 -
relation.txt：存放关系种类
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开始训练：python main.py
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每次训练的结果会保存在
checkpoints文件夹下，格式为：{model_name}_{epoch}_{time}.pth。
见 wiki
使用语言预训练模型时，要提前下载好预训练好的参数，放到 pretrained 文件夹内。
另外数据量较小时，直接使用如12层的bert，效果并不理想，反而层数调低些收敛更快效果更好。如调整到3、6层数，具体看训练的数据量大小。
- 重构代码，将模型可复用部分单独提取出来
- 添加经典实体关系联合抽取模型
- 添加 web 页面，以供预测输入句子信息可视化
Author: 余海阳
Organization: 浙江大学知识引擎实验室