Alternatives and similar repositories for lic2020_baselines:

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  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.
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• qiufengyuyi / sequence_tagging
  using bilstm-crf,bert and other methods to do sequence tagging task
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  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。
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• HuiResearch / cail2019_track2
  中国法研杯CAIL2019要素抽取任务第三名方案分享
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  SEBERTNets：一种面向金融领域的事件主体抽取方法
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  ☆210Updated 5 years ago
• Vincent131499 / Multi_Label_Classifier_finetune
  微调预训练语言模型，解决多标签分类任务(可加载BERT、Roberta、Bert-wwm以及albert等知名开源tf格式的模型)
  ☆139Updated 4 years ago
• NoneWait / cail2019
  法研杯2019 阅读理解赛道 top3
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• caishiqing / joint-mrc
  机器检索阅读联合学习，莱斯杯：全国第二届“军事智能机器阅读”挑战赛 rank6 方案
  ☆127Updated 4 years ago
• liushaoweihua / keras-bert-ner
  Keras solution of Chinese NER task using BiLSTM-CRF/BiGRU-CRF/IDCNN-CRF model with Pretrained Language Model: supporting BERT/RoBERTa/ALB…
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• circlePi / Bert_Chinese_Ner_pytorch
  Named Recognition Entity based on BERT and CRF 基于BERT+CRF的中文命名实体识别
  ☆183Updated 2 years ago
• powerycy / Lic2020-
  lic2020关系抽取比赛，使用Pytorch实现苏神的模型。
  ☆102Updated 4 years ago
• yuanxiaosc / Schema-based-Knowledge-Extraction
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  ☆286Updated 5 years ago
• jiangnanboy / albert_lstm_crf_ner
  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)
  ☆136Updated 2 years ago
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  Reject complicated operations for incorporating lexicon for Chinese NER.
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  整理一下在keras中使用T5模型的要点
  ☆172Updated 2 years ago
• boy56 / EGPapers
  事件知识图谱构建相关的论文, 包含事件抽取、事件关系识别等任务
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  ☆269Updated 4 years ago
• Vincent131499 / TextClassifier_Transformer
  个人基于谷歌开源的BERT编写的文本分类器（基于微调方式），可自由加载NLP领域知名的预训练语言模型BERT、Bert-wwm、Roberta、ALBert以及ERNIE1.0
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  CCF BDCI 金融信息负面及主体判定 冠军代码
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