Alternatives and similar repositories for entity_align

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• 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
• NeilGY / NER_entityRelationExtration
  实体识别和关系抽取的联合模型
  ☆124Updated 6 years ago
• lvjianxin / Relationship-extraction
  中文关系抽取
  ☆136Updated 6 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
• 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
• 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
  ☆81Updated last year
• Mryangkaitong / Chinese_NRE
  中文关系抽取
  ☆94Updated 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
• DannyLee1991 / ExtractTriples
  抽取中文三元组
  ☆94Updated 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.
  ☆314Updated 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
  ☆120Updated 2 years ago
• Maginaaa / NamedEntityDisambiguation
  命名实体消歧的实现
  ☆41Updated 6 years ago
• currylym / entity_linking
  实体链接demo
  ☆65Updated 6 years ago
• xiaobaicxy / Operator_QA_Based_KB
  阿里天池赛：CCKS2021 运营商知识图谱推理问答
  ☆48Updated 3 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
• 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
• yeweiyangxinci / KBQA_AT4BERT
  基于知识库的问答系统。其中使用带注意力机制的对抗迁移学习做中文命名实体识别，使用BERT模型做句子相似度分析。
  ☆37Updated 5 years ago
• benkang-chen / Event-Extraction
  事件抽取相关算法汇总
  ☆125Updated 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
  ☆36Updated 5 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
• 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。
  ☆310Updated last year
• XingyanLee / Chinese-NER
  bilstm _Attention_crf
  ☆37Updated 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。
  ☆289Updated 5 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
• chenlian-zhou / ALBERT_NER
  ☆34Updated 4 years ago
• SCU-JJkinging / BERT-Chinese-NER-pytorch
  pytorch实现 基于Bert+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别
  ☆44Updated 4 years ago
• keyue123 / poemKBQA
  基于知识图谱的问答系统
  ☆72Updated 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
  ☆217Updated 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
• chenlian-zhou / ccks_triple_extract
  ☆42Updated last year