【源码】基于PythonTensorFlow的三元组抽取系统

项目简介

本项目是基于Python和TensorFlow框架构建的三元组抽取系统。其核心目标是从给定文本里自动提取符合预定义schema约束的三元组知识，如（S_TYPE:人物，P:妻子，O_TYPE:人物）。系统运用命名实体识别（NER）技术，结合双向LSTM、卷积神经网络（CNN）和条件随机场（CRF），实现三元组的自动抽取。

项目的主要特性和功能

1. 命名实体识别（NER）：可识别文本中的人名、地名、组织机构名等实体。
2. 三元组抽取：能从文本中抽取符合预定义schema约束的三元组知识。
3. 模型训练：利用TensorFlow框架实现基于LSTM、CNN和CRF的混合模型进行训练和预测。
4. 数据预处理：包含数据填充、字符到ID的映射等数据预处理代码。
5. 模型评估：提供准确率、召回率和F1分数等评估模型性能的指标。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境和TensorFlow框架。
2. 数据准备：准备符合系统要求的训练数据和验证数据。
3. 模型训练：运行模型训练脚本，训练模型。
4. 模型评估：在验证集上评估模型的性能。
5. 模型预测：使用训练好的模型对新的文本进行预测，提取三元组信息。

注意：以上步骤假设用户已经下载了本项目的源码文件。具体的安装和配置步骤可能需要根据用户的环境和需求进行调整。

下载地址

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