【源码】基于Python的实体关系抽取系统

项目简介

本项目是基于Python的实体关系抽取系统，致力于从文本数据中提取结构化的实体和关系信息。采用深度学习模型，特别是BERT等预训练模型，并结合多种技术与策略，提升实体关系抽取的准确性与效率，主要应用于高端装备制造领域的知识图谱自动化构建任务。

项目的主要特性和功能

1. 数据加载与处理：借助dataloader.py加载和处理文本数据；data_gen.py和data_genccl.py生成数据集，支持内部和外部数据源。
2. 模型定义与训练：gpNet.py定义基于BERT的实体关系抽取模型；main.py作为程序入口用于模型训练。
3. 对抗性训练与鲁棒性增强：运用FGM进行对抗性训练，增强模型鲁棒性。
4. 参数平滑更新：通过EMA类实现模型参数平滑更新，提高模型稳定性和鲁棒性。
5. 投票机制：vote.py处理多个预测结果，实现投票机制筛选和统计数据。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python和必要的库，如PyTorch、Transformers等，可通过pip install命令安装。

数据准备

准备训练数据和测试数据，按项目要求的格式组织数据。

模型训练

运行main.py进行模型训练，可能需调整学习率、批次大小等参数。

模型评估

在验证集上评估模型的性能。

预测

使用predict.py对新的文本数据进行实体关系抽取。

结果处理

使用vote.py处理预测结果，进行统计和筛选。

进一步调整与优化

根据实际需要，对模型、数据预处理、超参数等进行进一步调整和优化。

请注意，上述步骤仅基于项目文件的内容进行推测，实际安装使用可能需要根据项目的具体要求和文档进行操作。

下载地址

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