Alternatives and similar repositories for bert-kbqa-NLPCC2017:

Users that are interested in bert-kbqa-NLPCC2017 are comparing it to the libraries listed below

• huangxiangzhou / NLPCC2016KBQA
  KBQA based on the NLPCC2016 dataset, including reimplementation of NLPCC2016 best team`s QA.
  ☆317Updated 6 years ago
• wavewangyue / kbqa
  基于知识库的问答：seq2seq模型实践
  ☆356Updated 4 years ago
• AlexYangLi / ccks2019_el
  CCKS 2019 中文短文本实体链指比赛技术创新奖解决方案
  ☆410Updated 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。
  ☆286Updated 5 years ago
• xiaofei05 / Distant-Supervised-Chinese-Relation-Extraction
  基于远监督的中文关系抽取
  ☆384Updated 3 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.
  ☆313Updated 4 years ago
• duterscmy / ccks2019-ckbqa-4th-codes
  中文知识库问答代码，CCKS2019 CKBQA评测第四名解决方案
  ☆477Updated 4 years ago
• 997261095 / bert-kbqa
  基于bert的kbqa系统
  ☆150Updated 2 years ago
• circlePi / Bert_Chinese_Ner_pytorch
  Named Recognition Entity based on BERT and CRF 基于BERT+CRF的中文命名实体识别
  ☆183Updated 2 years ago
• GaoQ1 / ner-slot_filling
  中文自然语言的实体抽取和意图识别（Natural Language Understanding），可选Bi-LSTM + CRF 或者 IDCNN + CRF
  ☆183Updated 6 years ago
• EOA-AILab / NER-Chinese
  Comparison of Chinese Named Entity Recognition Models between NeuroNER and BertNER
  ☆330Updated 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
• 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。
  ☆309Updated last year
• lvjianxin / Relationship-extraction
  中文关系抽取
  ☆136Updated 6 years ago
• Wangpeiyi9979 / IE-Bert-CNN
  一个关于百度2019语言与智能技术竞赛信息抽取 (http://lic2019.ccf.org.cn/kg) 模型, 模型采用BERT+CNN。DEMO地址 https://github.com/Wangpeiyi9979/InformationExtractionDem…
  ☆187Updated 5 years ago
• yuanxiaosc / Multiple-Relations-Extraction-Only-Look-Once
  Multiple-Relations-Extraction-Only-Look-Once. Just look at the sentence once and extract the multiple pairs of entities and their corresp…
  ☆347Updated 5 years ago
• yaleimeng / NER_corpus_chinese
  NER（命名实体识别）中文语料，一站式获取
  ☆128Updated 5 years ago
• yanwii / ChineseNER
  基于Bi-GRU + CRF 的中文机构名、人名识别, 支持google bert模型
  ☆167Updated 6 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。
  ☆132Updated 2 years ago
• twjiang / fact_triple_extraction
  使用句法依存分析抽取事实三元组
  ☆331Updated 9 years ago
• NeilGY / NER_entityRelationExtration
  实体识别和关系抽取的联合模型
  ☆123Updated 6 years ago
• benkang-chen / Event-Extraction
  事件抽取相关算法汇总
  ☆125Updated 5 years ago
• liuhuanyong / WordMultiSenseDisambiguation
  WordMultiSenseDisambiguation, chinese multi-wordsense disambiguation based on online bake knowledge base and semantic embedding similarit…
  ☆127Updated 6 years ago
• bojone / kg-2019-baseline
  2019年百度的三元组抽取比赛，一个baseline
  ☆209Updated 5 years ago
• bojone / lic2020_baselines
  some baselines for lic2020 (http://lic2020.cipsc.org.cn/)
  ☆218Updated 5 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。
  ☆320Updated 2 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 2 years ago
• zhangtao-seu / Jay_KG
  周杰伦歌曲信息的知识图谱问答系统
  ☆139Updated 6 years ago
• hecongqing / CCKS2019_EventEntityExtraction_Rank5
  SEBERTNets：一种面向金融领域的事件主体抽取方法
  ☆193Updated 2 years ago
• keyue123 / poemKBQA
  基于知识图谱的问答系统
  ☆72Updated 6 years ago