Alternatives and similar repositories for KnowledgeGraph_NER:

Users that are interested in KnowledgeGraph_NER 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。
  ☆305Updated last year
• xiaofei05 / Distant-Supervised-Chinese-Relation-Extraction
  基于远监督的中文关系抽取
  ☆383Updated 3 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…
  ☆350Updated 2 years ago
• baiyyang / medical-entity-recognition
  包含传统的基于统计模型(CRF)和基于深度学习(Embedding-Bi-LSTM-CRF)下的医疗数据命名实体识别
  ☆222Updated 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
  ☆240Updated 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
  ☆216Updated 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 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
• 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
• yixiu00001 / LSTM-CRF-medical
  构建医疗实体识别的模型，包含词典和语料标注，基于python构建
  ☆337Updated 7 years ago
• lvjianxin / Relationship-extraction
  中文关系抽取
  ☆135Updated 6 years ago
• zhangyqCS / KnowledgeGraph_Agriculture
  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
  ☆247Updated 4 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。
  ☆192Updated 4 years ago
• DengYangyong / medical_entity_recognize
  医疗实体识别
  ☆179Updated 4 years ago
• liuhuanyong / MedicalNamedEntityRecognition
  Medical Named Entity Recognition implement using bi-directional lstm and crf model with char embedding.CCKS2017中文电子病例命名实体识别项目,主要实现使用了基于字…
  ☆430Updated 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…
  ☆89Updated 5 years ago
• yanwii / ChinsesNER-pytorch
  基于BI-LSTM+CRF的中文命名实体识别 Pytorch
  ☆383Updated last year
• Jacen789 / relation-extraction
  中文关系抽取
  ☆447Updated last year
• 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。
  ☆286Updated 5 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）
  ☆269Updated 5 years ago
• NeilGY / NER_entityRelationExtration
  实体识别和关系抽取的联合模型
  ☆121Updated 6 years ago
• smilelight / lightKG
  基于Pytorch和torchtext的知识图谱深度学习框架。
  ☆612Updated 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。
  ☆318Updated last year
• buppt / ChineseNRE
  中文实体关系抽取，pytorch，bilstm+attention
  ☆759Updated 3 years ago
• EOA-AILab / NER-Chinese
  Comparison of Chinese Named Entity Recognition Models between NeuroNER and BertNER
  ☆328Updated 5 years ago
• vivianLL / QASystemOnHepatopathyKG
  基于neo4j肝病知识图谱的问答系统
  ☆362Updated 5 years ago
• GanjinZero / ChineseEHRBert
  A Chinese EHR Bert Pretrained Model.
  ☆253Updated 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。
  ☆133Updated last year
• kyzhouhzau / Clinical-NER
  面向中文电子病历的命名实体识别
  ☆181Updated 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
  ☆409Updated last year