liwan1698 / CatchingFireLinks
文本标注工具,包括实体识别标注、文本分类标注、关系抽取标注。支持规则、机器学习模型、深度学习模型辅助标注。
☆16Updated 3 years ago
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- 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。☆199Updated 5 years ago
- 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。☆312Updated 2 years ago
- 中文医学知识图谱命名实体识别,包括bi-LSTM+CRF,transformer+CRF等模型☆248Updated 6 years ago
- self summary after attending 2018全国知识图谱与语义计算大会,China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing☆244Updated 6 years ago
- 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
- 医疗实体识别☆182Updated 4 years ago
- 本项目是针对医疗数据,进行命名实体识别。项目中有600份标注好的电子病历文本,共需识别含解剖部位、独立症状、症状描述、手术和药物五类实体。该领域的命名实体识别问题是自然语言处理中经典的序列标注问题。☆154Updated 6 years ago
- 本人项目进行中搜集的数据集,包含原始数据和经过处理后的数据,项目持续更新。☆115Updated 4 years ago
- 抽取中文三元组☆95Updated 2 years ago
- 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 4 years ago
- 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 2 years ago
- 中文关系抽取☆94Updated 3 years ago
- 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
- 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
- 基于知识图谱的问答系统☆72Updated 6 years ago
- 医学问诊问答,NER,关系抽取☆14Updated 5 years ago
- 这是我ehr-journey项目的一个命名实体识别的子项目,主要实现基于中文预训练字向量finetune的Bert与BiLSTM模型的网络。 演示使用了CCKS2019task1数据集,并实现了django接口。☆56Updated 3 years ago
- ☆43Updated 5 years ago
- 实体识别和关系抽取的联合模型☆124Updated 6 years ago
- multi-label-classification-4-event-type☆137Updated 2 years ago
- 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
- 中文关系抽取☆137Updated 6 years ago
- 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。☆63Updated 5 years ago
- 面向中文电子病历的命名实体识别☆186Updated 5 years ago
- 知识图谱的小demo☆17Updated 6 years ago
- 基于知识图谱的问答系统☆136Updated 5 years ago
- 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
- 农业领域知识图谱的构建,包括数据爬取(百度百科)、数据分类、利用结构化数据生成三元组、非结构化数据的分句(LTP),分词(jieba),命名实体识别(LTP)、基于依存句法分析(主谓关系等)的关系抽取和利用neo4j生成可视化知识图谱☆250Updated 5 years ago
- CCKS2019中文命名实体识别任务。从医疗文本中识别疾病和诊断、解剖部位、影像检查、实验室检验、手术和药物6种命名实体。现已实现基于jieba和AC自动机的baseline构建、基于BiLSTM和CRF的序列标住模型构建。bert的部分代码主要源于https://gith…☆354Updated 2 years ago
- 根据自己搭的 LTP 服务器,实现:分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标、命名实体的抽取:人名,地名,机构名、三元组的抽取:主谓宾,动宾关系,介宾关系,(实体1,关系,实体2)☆144Updated 7 years ago