ccks2020基于本体的金融知识图谱自动化构建技术评测第五名方法总结.zip

# 方法说明 该代码方法用到了开源工具Hanlp，和官方的预训练模型bert-base-chinese。 项目目录结构如下：  其中expirement_attr、expirement_er和expirement_re三个文件夹下分别是做评测过程中进行的一些相关实验，data文件夹下存放的评测数据。 ## 1.实体抽取方法 通过Hanlp实体识别工具，抽取“人物”和“机构”两种类型的实体。 通过规则，抽取“研报“，“文章“，“风险“，“ 机构“四种类型的实体。 除了规则匹配外，还可以采用远程监督的方法，主要用于抽取研报中的实体，具体流程如下图所示：  1.使用规则和外部工具抽取一部分实体 2.将原始数据平均分成两半，一半用于训练，一半用于测试，对用于训练的一半数据使用远程监督进行标注 3.采用将远程监督方法标注的数据按4:1划分，分别作为训练和验证集，训练模型 4.使用上一步训练出的模型在测试集上进行预测，抽取出一部分实体 5.查看是否达到中止循环的条件，达到条件后中止 6.通过规则匹配的方法筛选掉一些实体，剩下的实体加入种子知识图谱，然后从第2步开始，重复上一次训练，迭代进行实体抽取 ## 2.属性抽取方法 使用规则匹配的抽取方法 ## 3.关系抽取方法 使用规则匹配的抽取方法 # 程序运行说明 需要先安装python3.7和pytorch1.3 然后需要使用以下命令安装相关依赖库： ``` pip install jieba pip install hanlp pip install pytorch_pretrained_bert ``` 使用如下命令启动程序： ``` python main.py ``` 最终结果存放在 output文件夹下，名称为answers.json