chongzicbo / KG_Tutorial

Related projects ⓘ

Alternatives and complementary repositories for KG_Tutorial

• DannyLee1991 / ExtractTriples
  抽取中文三元组
  ☆96Updated last year
• zhihao-chen / NLP-experiments
  该项目是自己做的一些nlp的实验，包括命名实体识别、实体关系抽取和事件抽取，未来会持续更新。
  ☆29Updated last year
• 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
• 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。
  ☆117Updated last year
• NeilGY / NER_entityRelationExtration
  实体识别和关系抽取的联合模型
  ☆121Updated 5 years 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）
  ☆102Updated 3 years ago
• Mryangkaitong / Chinese_NRE
  中文关系抽取
  ☆94Updated 3 years ago
• taishan1994 / pytorch_bert_relation_extraction
  基于pytorch+bert的中文关系抽取
  ☆28Updated 2 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。
  ☆61Updated 4 years ago
• ericperfect / Bert_Position_BiLSTM_Attention_CRF_LSTMDecoder
  毕业设计：基于Bert_Position_BiLSTM_Attention_CRF_LSTMDecoder的法律文书要素识别
  ☆51Updated 3 years ago
• lvjianxin / Relationship-extraction
  中文关系抽取
  ☆136Updated 5 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
  ☆70Updated 4 years ago
• pkuzhangyao / KnowledgeGraph-QA
  基于知识图谱和相似度匹配的肝病智能问答系统
  ☆34Updated 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。
  ☆192Updated 4 years ago
• hquzhuguofeng / KBQA-BERT-CRF
  基于知识图谱的问答系统
  ☆132Updated 4 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
  ☆114Updated last year
• 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
  ☆75Updated last year
• percent4 / R-BERT_for_people_relation_extraction
  使用R-BERT模型对人物关系模型进行分类，效果有显著提升。
  ☆24Updated last year
• 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
  ☆56Updated last year
• Xie-Minghui / EntityRelationExtraction
  实体关系抽取pipline方式，使用了BiLSTM+CRF+BERT
  ☆115Updated 5 months ago
• terrifyzhao / spo_extract
  基于transformers的三元组抽取
  ☆35Updated 3 years ago
• PeiChangY / -BERT-BILSTM-DGCNN-ATTENTION-CRF-
  利用BERT+BILSTM/DGCNN+ATTENTION+CRF 解决中文NER任务
  ☆33Updated 2 years ago
• hchX009 / EventInferringSys
  毕业设计，基于事理图谱的事件推理系统
  ☆66Updated 4 years ago
• WenRichard / KBQA-Exploration
  知识图谱初探，关系抽取，实体抽取，基于kb的问答，基于es的问答，知识图谱可视化
  ☆61Updated 5 years ago
• Just-silent / CCKS_EE
  CCKS举办的针对电子病例的信息抽取比赛，主要是进行医疗实体及事件抽取，本项目包括展示比赛的不断改进与多种方法的尝试，最终取得：valid第6名；test第9名。
  ☆14Updated 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…
  ☆88Updated 4 years ago
• jiangnanboy / albert_re
  albert-fc for RE(Relation Extraction)，中文关系抽取
  ☆18Updated last year
• 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。
  ☆284Updated 4 years ago
• 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 last year
• 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)
  ☆135Updated 2 years ago
• xiaobaicxy / Operator_QA_Based_KB
  阿里天池赛：CCKS2021 运营商知识图谱推理问答
  ☆46Updated 2 years ago