Alternatives and similar repositories for EntityRelationExtraction:

Users that are interested in EntityRelationExtraction are comparing it to the libraries listed below

• Xie-Minghui / MultiHeadJointEntityRelationExtraction_simple
  实体关系抽取，使用了百度比赛的数据集。使用pytorch实现MultiHeadJointEntityRelationExtraction，包含Bert、Albert、gru的使用，并且添加了对抗训练。最后使用Flask和Neo4j图数据库对模型进行了部署
  ☆120Updated last year
• Onion12138 / CasRelPyTorch
  Reimplement CasRel model in PyTorch.使用PyTorch对吉林大学CasRel模型进行复现，并在百度关系抽取数据集上训练测试。
  ☆190Updated 2 years ago
• Marilynmontu / ChineseNER-pytorch
  基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别实现
  ☆88Updated 2 years ago
• taishan1994 / pytorch_triple_extraction
  基于pytorch的中文三元组提取（命名实体识别+关系抽取）
  ☆339Updated last year
• taishan1994 / chinese_information_extraction
  中文信息抽取，包含实体抽取、关系抽取、事件抽取
  ☆238Updated last year
• xhw205 / GPLinker_torch
  CMeIE/CBLUE/CHIP/实体关系抽取/SPO抽取
  ☆223Updated 2 years ago
• taishan1994 / OneRel_chinese
  OneRel在中文关系抽取中的使用
  ☆118Updated last year
• taishan1994 / BERT-Relation-Extraction
  使用bert进行关系三元组抽取。
  ☆149Updated 10 months ago
• leefsir / triplet_extraction
  知识图谱三元组抽取（实体-关系-实体，实体-属性-属性值）
  ☆106Updated 3 years ago
• PeiChangY / -BERT-BILSTM-DGCNN-ATTENTION-CRF-
  利用BERT+BILSTM/DGCNN+ATTENTION+CRF 解决中文NER任务
  ☆34Updated 2 years ago
• XavierWww / Chinese-Medical-Entity-Recognition
  Using BERT+Bi-LSTM+CRF
  ☆135Updated 2 years ago
• wzzzd / lm_ner
  基于Pytorch的命名实体识别框架，支持LSTM+CRF、Bert+CRF、RoBerta+CRF等框架
  ☆82Updated last year
• taishan1994 / PointerNet_Chinese_Information_Extraction
  利用指针网络进行信息抽取，包含命名实体识别、关系抽取、事件抽取。
  ☆123Updated last year
• Bureaux-Tao / chip2020_relation_extraction
  CHIP 2020 中文医学文本实体关系抽取
  ☆87Updated 2 years ago
• duguiming111 / NER-BERT-BiLSTM-CRF-
  基于BERT+BiLSTM+CRF实现中文命名实体识别
  ☆141Updated 4 years ago
• DeShuiYu / nlp_from_dsy
  使用Bert+CRF、Bert+BiLSTM+CRF、Bert+BiGRU+CRF、Bert+BiGRU+self-atttention+CRF、AlBert+CRF、AlBert+BiLSTM+CRF、AlBert+BiGRU+CRF、AlBert+BiGRU+self-…
  ☆45Updated 4 years ago
• CLOVEXCWZ / NER_DEMO
  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。
  ☆286Updated 5 years ago
• SL-Stone / ERE-20210518
  实体关系联合抽取模型/ My project on joint exraction of entities and relations
  ☆20Updated 2 years ago
• broccolik / BIO-sequence-label
  基于BIO模式的序列标注工具-可用于命名实体识别、事件触发词识别等任务的数据标注
  ☆71Updated 4 years ago
• NeilGY / NER_entityRelationExtration
  实体识别和关系抽取的联合模型
  ☆121Updated 6 years ago
• xuyouqian / casrel_pytorch
  关系抽取 calrel pytorch
  ☆39Updated 3 years ago
• terrifyzhao / spo_extract
  基于transformers的三元组抽取
  ☆35Updated 3 years ago
• hquzhuguofeng / KBQA-BERT-CRF
  基于知识图谱的问答系统
  ☆134Updated 4 years ago
• Jacen789 / relation-extraction
  中文关系抽取
  ☆447Updated last year
• W-theta / insurance_ner_nre
  NER and RE in medical insurance。用于医疗领域的知识图谱构建，通过DL中的相关算法，实现领域实体的命名实体识别和关系抽取。
  ☆63Updated 5 years ago
• chenlian-zhou / ALBERT_NER
  ☆34Updated 4 years ago
• TianRanPig / chinese_ner
  中文命名实体识别：BERT-BiLSTM-CRF模型实现中文，数据集使用CLUENER2020
  ☆64Updated 2 years ago
• lvjianxin / Relationship-extraction
  中文关系抽取
  ☆135Updated 6 years ago
• yangjianxin1 / LEBERT-NER-Chinese
  基于词汇信息融合的中文NER模型
  ☆164Updated 2 years ago
• Ychhh-1114 / ADR-Exraction
  BERT-CasRel | Roberta-GPlinker | BERT-BILSTM-CRF
  ☆10Updated last year