shenzaimin / CCKS-2021-Financial-Event-Extraction_Rank-6th
面向金融领域的篇章级事件抽取和事件因果关系抽取 第六名 方案及代码
☆61Updated 3 years ago
Alternatives and similar repositories for CCKS-2021-Financial-Event-Extraction_Rank-6th:
Users that are interested in CCKS-2021-Financial-Event-Extraction_Rank-6th are comparing it to the libraries listed below
- ☆16Updated 3 years ago
- 一个简单的中文事件抽取模型,触发词和实体联合标注识别,同时判定实体角色。☆74Updated 4 years ago
- 支持百度竞赛数据的中文事件抽取,支持ace2005数据的英文事件抽取,本人将苏神的三元组抽取算法中的DGCNN改成了事件抽取任务,并将karas改成了本人习惯使用的pytorch,在数据加载处考虑了各种语言的扩展☆48Updated 4 years ago
- 基于pytorch+bert的中文事件抽取☆71Updated 2 years ago
- GPLinker_pytorch☆81Updated 2 years ago
- 百度2021年语言与智能技术竞赛多形态信息抽取赛道关系抽取部分torch版baseline☆52Updated 3 years ago
- 嵌套命名实体识别 Nested NER☆19Updated 3 years ago
- 基于bert_mrc的中文命名实体识别☆44Updated 2 years ago
- ☆42Updated last year
- OneRel在中文关系抽取中的使用☆118Updated last year
- 实体关系联合抽取模型/ My project on joint exraction of entities and relations☆20Updated 3 years ago
- 实体关系抽取,使用了百度比赛的数据集。使用pytorch实现MultiHeadJointEntityRelationExtraction,包含Bert、Albert、gru的使用,并且添加了对抗训练。最后使用Flask和Neo4j图数据库对模型进行了部署☆119Updated last year
- NLP关系抽取:序列标注、层叠式指针网络、Multi-head Selection、Deep Biaffine Attention☆100Updated 3 years ago
- ☆51Updated 4 years ago
- 百度2021年语言与智能技术竞赛多形态信息抽取赛道事件抽取部分torch版baseline☆76Updated 3 years ago
- PRGC: Potential Relation and Global Correspondence Based Joint Relational Triple Extraction☆118Updated 3 years ago
- 事件知识图谱构建相关的论文, 包含事件抽取、事件关系识别等任务☆82Updated last year
- ACE2005中文数据集处理(中文信息信息抽取任务)☆21Updated 3 years ago
- CMeEE/CBLUE/NER实体识别☆127Updated 2 years ago
- 篇章级事件抽取☆20Updated 4 years ago
- TPlinker for NER 中文/英文命名实体识别☆123Updated 3 years ago
- 使用bert进行事件抽取。☆43Updated last year
- 该项目是自己做的一些nlp的实验,包括命名实体识别、实体关系抽取和事件抽取,未来会持续更新。☆30Updated last year
- ☆41Updated 3 years ago
- 利用指针网络进行信息抽取,包含命名实体识别、关系抽取、事件抽取。☆123Updated last year
- 苏神SPACE pytorch版本复现☆42Updated 3 years ago
- Tplinker注释,中文数据集适配版本☆59Updated 4 years ago
- 毕业设计,基于事理图谱的事件推理系统☆69Updated 4 years ago
- 复现论文《Simplify the Usage of Lexicon in Chinese NER》☆42Updated 3 years ago
- 基于pytorch + bert的多标签文本分类(multi label text classification)☆103Updated last year