Alternatives and similar repositories for spo_extract_platform

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

• 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
  ☆384Updated 4 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
• 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
  ☆476Updated 4 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。
  ☆323Updated 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 4 years ago
• Jacen789 / relation-extraction
  中文关系抽取
  ☆461Updated last year
• lvjianxin / Relationship-extraction
  中文关系抽取
  ☆136Updated 6 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
  ☆245Updated 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
• 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
• 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。
  ☆471Updated 3 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
• 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）
  ☆270Updated 6 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
  ☆411Updated 2 years ago
• EOA-AILab / NER-Chinese
  Comparison of Chinese Named Entity Recognition Models between NeuroNER and BertNER
  ☆332Updated 5 years ago
• weizhixiaoyi / DouBan-KGQA
  豆瓣书籍,电影类别的知识图谱问答系统
  ☆265Updated 4 years ago
• liuhuanyong / CCKS2018Summary
  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
  ☆243Updated 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。
  ☆290Updated 5 years ago
• 997261095 / bert-kbqa
  基于bert的kbqa系统
  ☆151Updated 2 years ago
• yanwii / ChinsesNER-pytorch
  基于BI-LSTM+CRF的中文命名实体识别 Pytorch
  ☆397Updated last year
• DannyLee1991 / ExtractTriples
  抽取中文三元组
  ☆94Updated 2 years ago
• yumath / bertNER
  ChineseNER based on BERT, with BiLSTM+CRF layer
  ☆452Updated 3 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）
  ☆349Updated 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
• DSXiangLi / ChineseNER
  中文NER的那些事儿
  ☆318Updated last year
• NeilGY / NER_entityRelationExtration
  实体识别和关系抽取的联合模型
  ☆124Updated 6 years ago
• bojone / kg-2019
  2019年百度的三元组抽取比赛，“科学空间队”源码
  ☆768Updated 5 years ago
• smilelight / lightKG
  基于Pytorch和torchtext的知识图谱深度学习框架。
  ☆614Updated 4 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