Alternatives and similar repositories for pyLTPServer:

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

• 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。
  ☆289Updated 5 years ago
• leefsir / triplet_extraction
  知识图谱三元组抽取（实体-关系-实体，实体-属性-属性值）
  ☆106Updated 3 years ago
• Marilynmontu / ChineseNER-pytorch
  基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别实现
  ☆92Updated 2 years ago
• DeShuiYu / nlp_from_dsy
  使用Bert+CRF、Bert+BiLSTM+CRF、Bert+BiGRU+CRF、Bert+BiGRU+self-atttention+CRF、AlBert+CRF、AlBert+BiLSTM+CRF、AlBert+BiGRU+CRF、AlBert+BiGRU+self-…
  ☆46Updated 4 years ago
• broccolik / BIO-sequence-label
  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
• taishan1994 / chinese_information_extraction
  中文信息抽取，包含实体抽取、关系抽取、事件抽取
  ☆244Updated last year
• zhaojiawen-coding / ExtractionPro
  利用哈工大的ltp,连接工具使用pyltp(从3.4版本改到4）实现了简单的分句，分词，词性分析，语义角色标注，依存句法分析，并以此为基础提出简单的知识图谱三元组抽取
  ☆18Updated 4 years ago
• Xie-Minghui / EntityRelationExtraction
  实体关系抽取pipline方式，使用了BiLSTM+CRF+BERT
  ☆143Updated 11 months ago
• F-period / regex_triples_extractor
  这段代码会根据用户定义的正则表达式规则从文本中抽取属性三元组，我用它完成知识图谱构建的一个环节，使用方法写在README中，欢迎交流和指正！
  ☆11Updated 4 years ago
• chenlian-zhou / ALBERT_NER
  ☆34Updated 4 years ago
• Xie-Minghui / MultiHeadJointEntityRelationExtraction_simple
  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
  ☆120Updated 2 years ago
• NeilGY / NER_entityRelationExtration
  实体识别和关系抽取的联合模型
  ☆123Updated 6 years ago
• xiaoshuiWang289 / Event-Extraction-Activity-Knowledge-Graph
  基于BERT事件抽取构建活动知识图谱
  ☆12Updated last year
• wzzzd / lm_ner
  基于Pytorch的命名实体识别框架，支持LSTM+CRF、Bert+CRF、RoBerta+CRF等框架
  ☆86Updated 2 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）
  ☆348Updated last year
• Onion12138 / CasRelPyTorch
  Reimplement CasRel model in PyTorch.使用PyTorch对吉林大学CasRel模型进行复现，并在百度关系抽取数据集上训练测试。
  ☆191Updated 2 years ago
• PeiChangY / -BERT-BILSTM-DGCNN-ATTENTION-CRF-
  利用BERT+BILSTM/DGCNN+ATTENTION+CRF 解决中文NER任务
  ☆35Updated 2 years ago
• SCU-JJkinging / BERT-Chinese-NER-pytorch
  pytorch实现 基于Bert+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别
  ☆44Updated 4 years ago
• duguiming111 / NER-BERT-BiLSTM-CRF-
  基于BERT+BiLSTM+CRF实现中文命名实体识别
  ☆145Updated 5 years ago
• AI-YULU / semantic_triples_extract
  在非结构化文本中提取三元组
  ☆22Updated 5 years ago
• yanwii / ChinsesNER-pytorch
  基于BI-LSTM+CRF的中文命名实体识别 Pytorch
  ☆390Updated last year
• 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
• 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
• pkuzhangyao / KnowledgeGraph-QA
  基于知识图谱和相似度匹配的肝病智能问答系统
  ☆36Updated 5 years ago
• DannyLee1991 / ExtractTriples
  抽取中文三元组
  ☆94Updated 2 years ago
• shouxieai / nlp-bilstm_crf-ner
  nlp-bilstm+crf-ner
  ☆48Updated 3 years ago
• xuanzebi / BERT-CH-NER
  基于BERT的中文命名实体识别
  ☆393Updated 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。
  ☆423Updated 4 months ago
• xiaofei05 / Distant-Supervised-Chinese-Relation-Extraction
  基于远监督的中文关系抽取
  ☆384Updated 3 years ago
• lvjianxin / Relationship-extraction
  中文关系抽取
  ☆136Updated 6 years ago