基于Pytorch的端到端信息抽取，语料为百度竞赛的数据集 .zip

# kg-baseline-pytorch 2019百度的关系抽取比赛，使用Pytorch实现LSTM模型在dev集可达到F1=74.7%，联合关系抽取（Joint Relation Extraction）. 如果用BERT,RoBERT或Ernie,分数会更高。 ## 步骤 1.语料预处理 preprocess.py 2.训练2个模型 bash train.sh wzk #　请自行理解脚本，并根据自己情况修改 ## 模型 先用一个模型识别subject,再用另一个模型识别object,relation ## 数据 用同样的模型支持2019和2020年的百度的关系抽取比赛； 由于２者的语料存在一定差异，在预处理阶段（preprocess.py的process_spo函数中）会根据corpus_folder选择不同的预处理方式。 ## 结果 在2020年的百度的关系抽取比赛的测试语料上，5个epoch后F1即高于73％，最高能到74.68%。 ## 环境 Python 3.5+ python3.5~3.7版本下亲测可用，其他版本不清楚 Pytorch 1.3+ Pyorch1.x应该都可以 tqdm both cpu or gpu is ok!