997261095 / bert-kbqa
基于bert的kbqa系统
☆148Updated 2 years ago
Related projects: ⓘ
- CCKS 2020:新冠知识图谱构建与问答评测(四)新冠知识图谱问答评测☆216Updated 3 years ago
- 中文wiki百科QA阅读理解问答系统,使用了CCKS2016数据的NER模型和CMRC2018的阅读理解模型,还有W2V词向量搜索,使用torchserve部署☆89Updated 3 years ago
- 实体识别和关系抽取的联合模型☆119Updated 5 years ago
- A trial of kbqa based on bert for NLPCC2016/2017 Task 5 (基于BERT的中文知识库问答实践,代码可跑通)☆268Updated 5 years ago
- 限定领域的三元组抽取的一次尝试,本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试。☆132Updated last year
- baidu aistudio event extraction competition☆224Updated last year
- 中文关系抽取☆137Updated 5 years ago
- 基于知识图谱的问答系统☆131Updated 4 years ago
- Named Recognition Entity based on BERT and CRF 基于BERT+CRF的中文命名实体识别☆181Updated last year
- albert + lstm + crf实体识别,pytorch实现。识别的主要实体是人名、地名、机构名和时间。albert + lstm + crf (named entity recognition)☆132Updated 2 years ago
- 将bert模型应用到问答系统中来,一者学习知识图谱的基本操作,二简单搭建问答系统的基本框架,三将词向量、bert模型实践应用☆60Updated 5 years ago
- 中文关系抽取☆95Updated 2 years ago
- 从模型训练到部署,实战知识图谱(Knowledge Graph)&自然语言处理(NLP)。涉及 Tensorflow, Bert+Bi-LSTM+CRF,Neo4j等 涵盖 Named Entity Recognition,Text Classify,Informatio…☆86Updated 4 years ago
- 2019百度的关系抽取比赛,使用Pytorch实现苏神的模型,F1在dev集可达到0.75,联合关系抽取,Joint Relation Extraction.☆314Updated 4 years ago
- 基于知识图谱的中文问答系统(EA-CKGQA)☆38Updated 4 years ago
- 基于深度学习的FAQ式问答系统☆33Updated 3 years ago
- NLP关系抽取:序列标注、层叠式指针网络、Multi-head Selection、Deep Biaffine Attention☆101Updated 3 years ago
- 中文命名实体识别NER。用keras实现BILSTM+CRF、IDCNN+CRF、BERT+BILSTM+CRF进行实体识别。结果当然是BERT+BILSTM+CRF最好啦。☆282Updated 4 years ago
- 基于Pytorch+BERT+CRF的NLP序列标注模型,目前包括分词,词性标注,命名实体识别等☆56Updated last year
- 抽取中文三元组☆94Updated last year
- bert pytorch模型微调用于的多标签文本分类☆120Updated 4 years ago
- 事件抽取相关算法汇总☆123Updated 5 years ago
- 中国法研杯CAIL2019要素抽取任务第三名方案分享☆139Updated 3 years ago
- WordMultiSenseDisambiguation, chinese multi-wordsense disambiguation based on online bake knowledge base and semantic embedding similarit…☆124Updated 5 years ago
- Code for http://lic2019.ccf.org.cn/kg 信息抽取。使用基于 BERT 的实体抽取和关系抽取的端到端的联合模型。☆283Updated 5 years ago
- 基于知识图谱的问答系统☆70Updated 5 years ago
- 本项目是利用深度学习技术来构建知识图谱方向上的一次尝试,作为开放领域的关系抽取,算是笔者的一次创新,目前在这方面的文章和项目都很少。☆304Updated last year
- 哈工大bert上fine turning ,中文人物关系抽取任务准确率0.97☆118Updated 4 years ago
- Bert预训练模型fine-tune计算文本相似度☆95Updated last year
- 一个关于百度2019语言与智能技术竞赛信息抽取 (http://lic2019.ccf.org.cn/kg) 模型, 模型采用BERT+CNN。DEMO地址 https://github.com/Wangpeiyi9979/InformationExtractionDem…☆187Updated 5 years ago