Alternatives and similar repositories for BIO-sequence-label

Users that are interested in BIO-sequence-label are comparing it to the libraries listed below

• 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。
  ☆291Updated 5 years ago
• NeilGY / NER_entityRelationExtration
  实体识别和关系抽取的联合模型
  ☆124Updated 6 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-…
  ☆46Updated 4 years ago
• Marilynmontu / ChineseNER-pytorch
  基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别实现
  ☆92Updated 2 years ago
• duguiming111 / NER-BERT-BiLSTM-CRF-
  基于BERT+BiLSTM+CRF实现中文命名实体识别
  ☆146Updated 5 years ago
• lvjianxin / Relationship-extraction
  中文关系抽取
  ☆136Updated 6 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
  ☆87Updated 2 years ago
• Xie-Minghui / EntityRelationExtraction
  实体关系抽取pipline方式，使用了BiLSTM+CRF+BERT
  ☆151Updated last year
• 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
• 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
  ☆122Updated 2 years ago
• 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。
  ☆126Updated 2 years ago
• 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。
  ☆192Updated 2 years ago
• taishan1994 / OneRel_chinese
  OneRel在中文关系抽取中的使用
  ☆126Updated last year
• Mryangkaitong / Chinese_NRE
  中文关系抽取
  ☆94Updated 3 years ago
• saiwaiyanyu / knowledge-graph-nlp-in-action
  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…
  ☆90Updated 5 years ago
• 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
• WangShengguang / ccks-2020
  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
  ☆217Updated 4 years ago
• AI-YULU / baike_triples
  爬取百度百科词条，抽取三元组，构建知识图谱
  ☆35Updated 5 years ago
• hy-struggle / ccks_ner
  ccks2020 NER competitions
  ☆118Updated 4 years ago
• percent4 / knowledge_graph_demo
  本项目用于展示三元组抽取后形成的知识图谱，包括几本小说的实体关系，以及README.md，介绍这方面的一篇文章。
  ☆198Updated 5 years ago
• hquzhuguofeng / KBQA-BERT-CRF
  基于知识图谱的问答系统
  ☆136Updated 5 years ago
• xhw205 / GPLinker_torch
  CMeIE/CBLUE/CHIP/实体关系抽取/SPO抽取
  ☆231Updated 3 years ago
• taishan1994 / chinese_information_extraction
  中文信息抽取，包含实体抽取、关系抽取、事件抽取
  ☆246Updated last year
• DannyLee1991 / ExtractTriples
  抽取中文三元组
  ☆94Updated 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
  ☆82Updated last year
• percent4 / ccks_triple_extract
  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。
  ☆133Updated 2 years ago
• zhengyima / kg-baseline-pytorch
  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.
  ☆315Updated 4 years ago
• taorui-plus / OpenNRE
  哈工大bert上fine turning ，中文人物关系抽取任务准确率0.97
  ☆118Updated 5 years ago
• Lisennlp / bert_crf_sequence_annotation
  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
  ☆61Updated 2 years ago
• Jianwei-Lv / chinese-event-extraction-pytorch
  一个简单的中文事件抽取模型，触发词和实体联合标注识别，同时判定实体角色。
  ☆73Updated 4 years ago