【源码】基于BERT模型的事件抽取与预测系统

项目简介

本项目是基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的事件抽取与预测系统。主要利用BERT模型对文本中的事件进行抽取和预测，能够提取事件类型、事件触发词、事件论元等信息。

项目的主要特性和功能

1. 事件抽取模块：借助BERT模型抽取文本中的事件，提取触发词和论元信息。
2. 事件预测模块：依据抽取的事件信息，对文本事件进行预测，如事件类型、事件可能性等。
3. 数据处理模块：负责文本数据的清洗、分词、向量化等操作，为模型训练和预测提供数据支持。
4. 评估模块：评估模型在事件抽取和预测任务上的性能，计算精确率、召回率、F1值等指标。
5. 测试模块：对模型的训练和预测过程进行测试，确保模型的有效性和准确性。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python 3.7及以上版本。
• 安装所需的Python依赖包，使用以下命令： bash pip install -r requirements.txt

配置文件设置

在resources/fdconfig目录下，根据实际运行环境修改appinfo.conf和dbinfo.conf文件中的路径和数据库参数。

模型加载

• 将预训练模型文件放置在resources/pretrain目录下。
• 将训练好的模型文件放置在resources/module/[module name]目录下。

运行项目

• 启动事件抽取和预测服务： bash python jdqd/a01/[module name]/main.py python jdqd/a03/[module name]/main.py
• 运行测试用例以验证模型性能： bash python testsuite/[module name]/algor/test.py python testsuite/[module name]/services/test.py

通过以上步骤，即可成功运行本系统并进行相关的事件抽取和预测任务。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】