Alternatives and similar repositories for people_relation_extract

Users that are interested in people_relation_extract 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。
  ☆311Updated 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.
  ☆315Updated 5 years ago
• xiaofei05 / Distant-Supervised-Chinese-Relation-Extraction
  基于远监督的中文关系抽取
  ☆384Updated 4 years ago
• yanwii / ChinsesNER-pytorch
  基于BI-LSTM+CRF的中文命名实体识别 Pytorch
  ☆402Updated 2 years ago
• Jacen789 / relation-extraction
  中文关系抽取
  ☆462Updated 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。
  ☆292Updated 5 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
  ☆478Updated 4 years ago
• yumath / bertNER
  ChineseNER based on BERT, with BiLSTM+CRF layer
  ☆453Updated 4 years ago
• yongzhuo / Macadam
  Macadam是一个以Tensorflow(Keras)和bert4keras为基础，专注于文本分类、序列标注和关系抽取的自然语言处理工具包。支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA…
  ☆324Updated 2 years ago
• pumpkinduo / KnowledgeGraph_NER
  中文医学知识图谱命名实体识别，包括bi-LSTM+CRF，transformer+CRF等模型
  ☆246Updated 6 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。
  ☆197Updated 5 years ago
• DSXiangLi / ChineseNER
  中文NER的那些事儿
  ☆318Updated last year
• 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
• 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。
  ☆287Updated 6 years ago
• lvjianxin / Relationship-extraction
  中文关系抽取
  ☆136Updated 6 years ago
• xuanzebi / BERT-CH-NER
  基于BERT的中文命名实体识别
  ☆392Updated 5 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。
  ☆133Updated 2 years ago
• EOA-AILab / NER-Chinese
  Comparison of Chinese Named Entity Recognition Models between NeuroNER and BertNER
  ☆332Updated 6 years ago
• Mryangkaitong / Chinese_NRE
  中文关系抽取
  ☆94Updated 3 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
  ☆94Updated 2 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
• 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。
  ☆429Updated 7 months ago
• hecongqing / CCKS2019_EventEntityExtraction_Rank5
  SEBERTNets：一种面向金融领域的事件主体抽取方法
  ☆193Updated 3 years ago
• hquzhuguofeng / KBQA-BERT-CRF
  基于知识图谱的问答系统
  ☆137Updated 5 years ago
• WuHuRestaurant / xf_event_extraction2020Top1
  科大讯飞2020事件抽取挑战赛第一名解决方案&完整事件抽取系统
  ☆539Updated 4 years ago
• jkszw2014 / bert-kbqa-NLPCC2017
  A trial of kbqa based on bert for NLPCC2016/2017 Task 5 (基于BERT的中文知识库问答实践，代码可跑通）
  ☆271Updated 6 years ago
• MenglinLu / Chinese-clinical-NER
  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…
  ☆352Updated 2 years ago
• ProHiryu / albert-chinese-ner
  使用预训练语言模型ALBERT做中文NER
  ☆476Updated 4 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