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项目简介
本项目是基于深度学习的关系抽取模型，专注于处理SemEval - 2010 Task8数据集。借助深度学习技术，从自然语言文本里抽取实体间的关系，可应用于信息抽取、文本分类等自然语言处理任务。
项目的主要特性和功能
- 数据集处理：采用SemEval - 2010 Task8数据集，有10717个样本，含8000个训练样例与2717个测试样例，数据集涵盖10种关系，含9种基本关系与“Other”人工分类关系。
- 模型实现：支持用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN/LSTM）或BERT进行关系抽取，提供基于Ranking Loss的CNN模型、基于LSTM + Attention的RNN模型以及基于BERT的模型。
- 评估指标：以宏平均F1分数（macro - F1 score）为主要评估指标，提供基于Perl语言的官方scorer脚本计算F1分数。
- 数据预处理：具备数据加载器和预处理脚本，能把文本数据转为模型输入格式。
- 训练与测试：提供训练和测试函数，支持模型训练与性能评估，有配置文件可设置模型参数，如学习率、批处理大小等。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件。
1. 安装依赖项：运行pip install -r requirements.txt安装所需依赖库。
2. 数据准备：下载并解压SemEval - 2010 Task8数据集，运行数据预处理脚本，将数据转换为模型所需格式。
3. 配置模型参数：依据实际需求修改配置文件或代码中与模型相关的参数。
4. 训练模型：运行训练脚本进行模型训练。
5. 测试模型：用测试集评估模型性能，运行测试脚本并使用官方scorer计算F1分数。
6. 使用模型进行预测：使用已训练的模型对新数据进行预测，生成预测结果文件。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】