1 В избранное 0 Ответвления 0

OSCHINA-MIRROR/jacen789-relation-extraction

Клонировать/Скачать
Внести вклад в разработку кода
Синхронизировать код
Отмена
Подсказка: Поскольку Git не поддерживает пустые директории, создание директории приведёт к созданию пустого файла .keep.
Loading...
README.md

Извлечение-соотношений

Китайская извлечение отношений

Источник данных:

https://github.com/buppt/ChineseNRE/raw/master/data/people-relation/train.txt

bert_model

Скачать модель bert-base-chinese с https://huggingface.co/models, распаковать в папку pretrained_models

Структура папки bert-base-chinese:

bert-base-chinese/
├── config.json
├── pytorch_model.bin
└── vocab.txt

Результаты оценки модели после 20 эпох обучения:

              точность    recall  f1-score   support

     unknown       0.57      0.53      0.55       100
          родители       0.79      0.85      0.82       228
          супруги       0.81      0.87      0.84       270
          учитель-студент       0.79      0.70      0.75        54
        братья-сестры       0.75      0.67      0.71        81
          сотрудничество       0.89      0.80      0.84       110
          пары       0.78      0.79      0.78        57
          дед-внук       0.75      0.71      0.73        17
          друзья       0.69      0.81      0.75        27
          родственники       0.78      0.54      0.64        13
          ученики одного учителя       0.81      0.71      0.76        24
         начальник-подчиненный       0.60      0.63      0.62        19

    точность                           0.78      1000
   среднее по всем метрикам       0.75      0.72      0.73      1000
взвешенное по всем метрикам       0.77      0.78      0.77      1000

Результаты предсказания модели:запустите demo_predict.py```

Введите китайский текст: Chen Xinhong [Chen Xin] - звездный путь 1997 года, Mayday официально сформирован! 1997 [329 Тайваньская группа дикий сценарий] выступление. Сущность 1 в предложении: Chen Xinhong Сущность 2 в предложении: Mayday Наиболее вероятное отношение: сотрудничество No. 1: вероятность отношения (сотрудничество): 8,616347312927246 No. 2: вероятность отношения (пара): 3,2267608642578125 No. 3: вероятность отношения (начальник-подчиненный): 1,1111985445022583 No. 4: вероятность отношения (друзья): 0,6253753304481506 No. 5: вероятность отношения (братья и сестры): 0,3107122778892517 No. 6: вероятность отношения (родственники): -0,9791264533996582 No. 7: вероятность отношения (учитель-ученик): -1,1277936697006226 No. 8: вероятность отношения (неизвестно): -1,3374849557876587 No. 9: вероятность отношения (одно семейство): -1,6859681606292725 No. 10: вероятность отношения (дедушка-внучка): -2,4367446899414062 No. 11: вероятность отношения (родители): -2,8472912311553955 No. 12: вероятность отношения (супруги): -3,2687606811523438 Введите китайский текст: После преподавания в Тайваньском университете, Tai Jingnong благодаря близким отношениям с Lu Xun и левым литературным миром, а также его нескольким заключениям в тюрьму до войны, его поведение Сущность 1 в предложении: Tai Jingnong Сущность 2 в предложении: Lu Xun Наиболее вероятное отношение: друзья No. 1: вероятность отношения (друзья): 9,790139198303223 No. 2: вероятность отношения (братья и сестры): 1,6511707305908203 No.3: вероятность отношений (супруги): 0,6450995206832886

 No.  5: Вероятность отношений (родители): -0,2065272182226181
 No.  6: Вероятность отношений (родственники): -0,5174587965011597
 No.  7: Вероятность отношений (unknown): -0,8007057905197144
 No.  8: Вероятность отношений (дедушка/бабушка): -0,9827389121055603
 No.  9: Вероятность отношений (учитель/ученик): -1,908825159072876
 No.  10: Вероятность отношений (однополчане): -2,645210027694702
 No.  11: Вероятность отношений (начальник/подчиненный): -2,8579206466674805
 No.  12: Вероятность отношений (сотрудничество): -4,13227653503418
 Входной китайский текст: Zhang San и Li Si спят вместе много лет
 Сущность 1 в предложении: Zhang San
 Сущность 2 в предложении: Li Si
 Самая вероятная связь: супруги
 No.  1: Вероятность отношений (супруги): 5,254703521728516
 No.  2: Вероятность отношений (однополчане): 2,8437232971191406
 No.  3: Вероятность отношений (партнеры): 2,768967628479004
 No.  4: Вероятность отношений (братья/сестры): 1,0944303274154663
 No.  5: Вероятность отношений (unknown): 0,9157931804656982
 No.  6: Вероятность отношений (друзья): 0,39977359771728516
 No.  7: Вероятность отношений (сотрудничество): 0,18726643919944763
 No.  8: Вероятность отношений (родители): -1,9329102039337158
 No.  9: Вероятность отношений (дедушка/бабушка): -2,6917757987976074
 No.  10: Вероятность отношений (начальник/подчиненный): -3,5351831912994385
 No.  11: Вероятность отношений (учитель/ученик): -3,941521644592285
 No.  12: Вероятность отношений (родственники): -5,222504615783691
 ```Ссылки:https://github.com/thunlp/OpenNRE

https://github.com/monologg/R-BERT

https://github.com/crownpku/Информационное-извлечение-китайский

https://github.com/crownpku/Информационное-извлечение-китайский

Перевод названия репозитория:
https://github.com/crownpku/Информационное-извлечение-китайский → https://github.com/crownpku/Информационное-извлечение-на-китайском

Комментарии ( 0 )

Вы можете оставить комментарий после Вход в систему

Введение

Извлечение сущностей из китайских текстов Развернуть Свернуть
MIT
Отмена

Обновления

Пока нет обновлений

Участники

все

Язык

Недавние действия

Загрузить больше
Больше нет результатов для загрузки
1
https://api.gitlife.ru/oschina-mirror/jacen789-relation-extraction.git
git@api.gitlife.ru:oschina-mirror/jacen789-relation-extraction.git
oschina-mirror
jacen789-relation-extraction
jacen789-relation-extraction
master