2019百度比赛数据和英文NYT数据的关系抽取.zip资源-CSDN文库

共26个文件

pyc：14个

py：10个

png：1个

版权申诉

115 浏览量 2023-09-30 14:37:20 上传评论收藏 229KB ZIP 举报

《2019百度比赛数据与英文NYT数据在关系抽取中的应用》关系抽取是自然语言处理领域的一个核心任务，其目标是从非结构化的文本中识别并提取实体之间的关系，如人物的出生地、事件的发生时间等。在这个场景中，我们关注的是2019年百度举办的一项比赛，该比赛涉及到了关系抽取，并使用了英文纽约时报（New York Times, NYT）的数据集。这里，我们将深入探讨关系抽取的基本概念、常用方法以及在实际比赛中的应用。关系抽取的核心在于理解文本中的语义结构，它通常分为三个主要步骤：实体识别、关系分类和关系抽取。实体识别是首先找出文本中的名词短语，如人名、地点、日期等；关系分类则是确定两个或多个实体之间可能存在的关系类型；关系抽取是将这些关系整合到知识图谱中，以便后续的分析和应用。在“2019百度比赛数据”中，参赛者可能面临的问题是如何利用机器学习或深度学习技术，对大规模的英文NYT新闻数据进行高效的关系抽取。NYT数据集因其丰富的实体和关系标注，常被用作关系抽取的研究基准。该数据集包含了大量新闻文章，每篇文章中都标注了实体及其之间的关系，这对于模型训练和评估提供了宝贵资源。在实际比赛中，参赛者可能采用的策略包括但不限于以下几种： 1. 基于规则的方法：通过定义一系列的规则和模式来匹配实体间的固定搭配，如“出生于+地点”。 2. 基于统计的方法：运用条件随机场（CRF）、隐马尔可夫模型（HMM）等统计模型，通过对大量标注数据的学习来识别关系。 3. 基于机器学习的方法：使用支持向量机（SVM）、随机森林等监督学习算法，以特征工程为基础构建分类器。 4. 深度学习方法：近年来，以卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和Transformer为代表的深度学习模型在关系抽取上取得了显著效果。这些模型可以自动学习文本的表示，捕捉复杂的语义信息。 5. 预训练模型的应用：BERT、RoBERTa等预训练模型在NLP领域的广泛成功，使得许多参赛者会利用这些模型的预训练权重，进行微调以适应关系抽取任务。关系抽取的评价指标通常包括精确率、召回率和F1分数。在比赛中，模型的性能不仅取决于准确识别出的关系数量，还需要平衡假阳性（误判的关系）和假阴性（漏判的关系）。 2019年百度比赛中的关系抽取任务是一项挑战性的任务，需要参赛者具备扎实的自然语言处理基础，熟练掌握各种机器学习和深度学习技术，并能够灵活应用到实际问题中。通过对NYT数据集的深入挖掘和模型优化，参赛者可以构建出高效的关系抽取系统，为信息检索、知识图谱构建等领域提供有力支持。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

2019百度比赛数据和英文NYT数据的关系抽取.zip （26个子文件）

relation_extraction-baseline-master

relation_extraction_train.py 11KB

data

NYT

generate.py 2KB

relation_extraction_predict.py 7KB

bert4keras

__init__.py 49B

tokenizers.py 15KB

optimizers.py 41KB

layers.py 45KB

models.py 82KB

backend.py 10KB

snippets.py 29KB

__pycache__

backend.cpython-37.pyc 10KB

tokenizers.cpython-36.pyc 15KB

snippets.cpython-36.pyc 27KB

layers.cpython-37.pyc 39KB

models.cpython-37.pyc 53KB

__init__.cpython-37.pyc 184B

snippets.cpython-37.pyc 27KB

tokenizers.cpython-37.pyc 15KB

optimizers.cpython-36.pyc 42KB

__init__.cpython-36.pyc 176B

optimizers.cpython-37.pyc 42KB

models.cpython-36.pyc 53KB

layers.cpython-36.pyc 39KB

backend.cpython-36.pyc 10KB

images

demo.png 37KB

README.md 2KB

# relation_extraction-baseline # 所需环境 Python==3.6 tensorflow==1.14.0 keras==2.3.1 bert4keras==0.10.6 笔者使用了开源的bert4keras，一个keras版的transformer模型库。bert4keras的更多介绍参见[这里](https://github.com/bojone/bert4keras)。 # 项目目录 ├── bert4keras ├── data &emsp; &emsp;存放数据 ├── pretrained_model &emsp; &emsp;存放预训练模型 ├── save &emsp; &emsp;存放已训练好的模型 ├── relation_extraction_train.py &emsp; &emsp;训练代码 ├── relation_extraction_predict.py &emsp; &emsp;评估和测试代码 # 数据集 [2019语言与智能技术竞赛信息抽取任务](https://ai.baidu.com/broad/download?dataset=) [NYT](https://drive.google.com/open?id=10f24s9gM7NdyO3z5OqQxJgYud4NnCJg3) # 使用说明 1.[下载预训练语言模型](https://github.com/google-research/bert#pre-trained-models) &emsp; &emsp; 中文数据集采用BERT-Base, Chinese &emsp; &emsp; 英文数据集采用BERT-Base, Cased 2.构建数据集 &emsp; &emsp;中文：将下载的信息抽取任务数据集放到data/baidu/文件夹下 &emsp; &emsp;英文：将下载的NYT数据集放到data/NYT/raw_NYT/文件夹下， &emsp; &emsp;&emsp;&emsp;&emsp;运行generate.py生成train_data.json、valid_data.json和test_data.json 3.训练模型 ``` python relation_extraction_train.py ``` 4.评估和测试 ``` python relation_extraction_predict.py ``` # 模型展示三元组模型展示参考项目[relation_extraction-Demo](https://github.com/dreams-flying/relation_extraction-Demo) ![image](https://github.com/dreams-flying/relation_extraction-baseline/blob/master/images/demo.png)

评论收藏

内容反馈

版权申诉