Alternatives and similar repositories for MarkTool

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

• 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 / 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
• xiaofei05 / Distant-Supervised-Chinese-Relation-Extraction
  基于远监督的中文关系抽取
  ☆385Updated 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。
  ☆134Updated 2 years ago
• 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。
  ☆326Updated 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
  ☆89Updated 2 years ago
• taishan1994 / OneRel_chinese
  OneRel在中文关系抽取中的使用
  ☆131Updated last year
• DSXiangLi / ChineseNER
  中文NER的那些事儿
  ☆320Updated 2 years ago
• FXLP / MarkTool
  DoTAT 是一款基于web、面向领域的通用文本标注工具，支持大规模实体标注、关系标注、事件标注、文本分类、基于字典匹配和正则匹配的自动标注以及用于实现归一化的标准名标注，同时也支持迭代标注、嵌套实体标注和嵌套事件标注。标注规范可自定义且同类型任务中可“一次创建多次复用”。…
  ☆621Updated 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。
  ☆192Updated 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.
  ☆317Updated 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。
  ☆128Updated 2 years ago
• NeilGY / NER_entityRelationExtration
  实体识别和关系抽取的联合模型
  ☆124Updated 6 years ago
• DannyLee1991 / ExtractTriples
  抽取中文三元组
  ☆95Updated 2 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
• terrifyzhao / spo_extract
  基于transformers的三元组抽取
  ☆37Updated 4 years ago
• xhw205 / GPLinker_torch
  CMeIE/CBLUE/CHIP/实体关系抽取/SPO抽取
  ☆237Updated 3 years ago
• yuanxiaosc / Schema-based-Knowledge-Extraction
  Code for http://lic2019.ccf.org.cn/kg 信息抽取。使用基于 BERT 的实体抽取和关系抽取的端到端的联合模型。
  ☆288Updated 6 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）
  ☆357Updated 2 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
• 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
  ☆72Updated 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
  ☆219Updated 4 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
• hertz-pj / BERT-BiLSTM-CRF-NER-pytorch
  Pytorch BERT-BiLSTM-CRF For NER
  ☆420Updated 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)
  ☆137Updated 3 years ago
• yumath / bertNER
  ChineseNER based on BERT, with BiLSTM+CRF layer
  ☆455Updated 4 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
• duguiming111 / NER-BERT-BiLSTM-CRF-
  基于BERT+BiLSTM+CRF实现中文命名实体识别
  ☆148Updated 5 years ago
• BDBC-KG-NLP / IE-Survey
  北京航空航天大学大数据高精尖中心自然语言处理研究团队对信息抽取领域的调研。包括实体识别，关系抽取，属性抽取等子任务，每类子任务分别对学术界和工业界进行调研。
  ☆472Updated 3 years ago
• lvjianxin / Relationship-extraction
  中文关系抽取
  ☆137Updated 6 years ago