zhaojiawen-coding / ExtractionPro

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Alternatives and complementary repositories for ExtractionPro

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  ☆102Updated 3 years ago
• percent4 / knowledge_graph_demo
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  ☆192Updated 4 years ago
• Xie-Minghui / EntityRelationExtraction
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  ☆115Updated 5 months ago
• DeShuiYu / nlp_from_dsy
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  ☆44Updated 4 years ago
• chenlian-zhou / ALBERT_NER
  ☆33Updated 4 years ago
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  ☆35Updated 5 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
  ☆227Updated last year
• 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
  ☆114Updated 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。
  ☆284Updated 4 years ago
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  ☆88Updated 4 years ago
• Marilynmontu / ChineseNER-pytorch
  基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别实现
  ☆85Updated 2 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
  ☆70Updated 4 years ago
• NeilGY / NER_entityRelationExtration
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  ☆121Updated 5 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
  ☆242Updated 4 years ago
• DannyLee1991 / ExtractTriples
  抽取中文三元组
  ☆96Updated last year
• PeiChangY / -BERT-BILSTM-DGCNN-ATTENTION-CRF-
  利用BERT+BILSTM/DGCNN+ATTENTION+CRF 解决中文NER任务
  ☆33Updated 2 years ago
• hquzhuguofeng / KBQA-BERT-CRF
  基于知识图谱的问答系统
  ☆132Updated 4 years ago
• boy56 / EGPapers
  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
  ☆81Updated last year
• pkuzhangyao / KnowledgeGraph-QA
  基于知识图谱和相似度匹配的肝病智能问答系统
  ☆34Updated 4 years 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 3 years ago
• SL-Stone / ERE-20210518
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  ☆20Updated 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）
  ☆330Updated last year
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  在非结构化文本中提取三元组
  ☆22Updated 5 years ago
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  中文关系抽取
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  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.
  ☆314Updated 4 years ago
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  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
  ☆215Updated 3 years ago
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  哈工大bert上fine turning ，中文人物关系抽取任务准确率0.97
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