Alternatives and similar repositories for KG_Tutorial

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• duguiming111 / NER-BERT-BiLSTM-CRF-
  基于BERT+BiLSTM+CRF实现中文命名实体识别
  ☆148Updated 5 years ago
• DannyLee1991 / ExtractTriples
  抽取中文三元组
  ☆95Updated 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。
  ☆128Updated 2 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
• 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…
  ☆91Updated 5 years ago
• Mryangkaitong / Chinese_NRE
  中文关系抽取
  ☆94Updated 3 years ago
• zhangzhiqiangccm / NLP-project
  自然语言处理中的基础任务，包含但不限于文本表示，文本分类，命名实体识别，关系抽取，文本生成，文本摘要等，基于tensorflow2或Pytorch，所有代码均经过测试，项目中也包含相关数据。
  ☆151Updated 2 years ago
• hquzhuguofeng / KBQA-BERT-CRF
  基于知识图谱的问答系统
  ☆135Updated 5 years ago
• NeilGY / NER_entityRelationExtration
  实体识别和关系抽取的联合模型
  ☆124Updated 6 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
  ☆219Updated 4 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）
  ☆107Updated 4 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.
  ☆316Updated 5 years ago
• percent4 / spo_extract_platform
  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。
  ☆313Updated 2 years ago
• percent4 / keras_bert_multi_label_cls
  本项目采用Keras和Keras-bert实现文本多标签分类任务，对BERT进行微调。
  ☆67Updated 4 years ago
• lushishuai / BERT-ROBERTA-pytorch-multi-label-classification
  bert pytorch模型微调用于的多标签文本分类
  ☆137Updated 5 years ago
• lvjianxin / Relationship-extraction
  中文关系抽取
  ☆137Updated 6 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。
  ☆294Updated 5 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
  ☆35Updated 5 years ago
• DengYangyong / medical_entity_recognize
  医疗实体识别
  ☆182Updated 4 years ago
• stanleylsx / entity_extractor_by_pointer
  使用torch整合两种经典的指针NER抽取范式，分别是SpanBert和苏神的GlobalPointer，简单加了些tricks，配置后一键运行
  ☆134Updated last year
• danan0755 / Bert_Classifier
  bert文本分类，ner, albert，keras_bert，bert4keras，kashgari，fastbert，flask + uwsgi + keras部署模型，时间实体识别，tfidf关键词抽取，tfidf文本相似度，用户情感分析
  ☆197Updated last year
• percent4 / people_relation_extract
  结合BERT+GRU+ATT模型，对自己收集的人物关系数据进行模型训练，用于人物关系抽取。
  ☆327Updated 2 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
  ☆60Updated 6 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)
  ☆137Updated 3 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。
  ☆134Updated 2 years ago
• stanleylsx / entity_extractor_by_ner
  基于Tensorflow2.3开发的NER模型，都是CRF范式，包含Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-CRF，可微调预训练模型，可对抗学习，用于命名实体识别，配置后可直接运行。
  ☆431Updated 9 months ago
• cooscao / Bert-BiLSTM-CRF-pytorch
  bert-bilstm-crf implemented in pytorch for named entity recognition.
  ☆282Updated 4 years ago
• percent4 / bert_doc_binary_classification
  文本二分类任务，是否文档是否属于政治上的出访类事件，利用BERT提取特征，模型采用简单的DNN。
  ☆61Updated 5 years ago
• percent4 / multi-label-classification-4-event-type
  multi-label-classification-4-event-type
  ☆138Updated 2 years ago
• yanwii / ChinsesNER-pytorch
  基于BI-LSTM+CRF的中文命名实体识别 Pytorch
  ☆400Updated 2 years ago