【源码】基于TensorFlow的实体及关系抽取系统

项目简介

本项目基于TensorFlow框架，致力于解决实体及关系抽取任务。借助BERT模型进行微调，具备完整的数据处理、模型训练和评估流程。项目文件覆盖数据预处理、模型构建、训练、评估和预测等多个环节。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：有数据预处理脚本，可将原始数据转化为模型能接受的格式，涵盖分词、删除无关字符、生成标记列表等操作。
2. 模型构建：利用BERT模型进行微调，支持多标签分类和序列标注任务。
3. 训练与评估：提供训练脚本和评估脚本，用于训练模型并计算精确度、召回率和F1值等指标。
4. 预测：可对测试集进行预测，并生成预测结果文件。

安装使用步骤

1. 环境配置：安装Python 3.6+和TensorFlow 1.12.0+。
2. 数据准备：准备训练集、验证集和测试集。
3. 运行训练脚本：运行run_predicate_classification.py或run_sequnce_labeling.py开展模型训练。
4. 运行评估脚本：运行evaluate_classification.py或evaluate_labeling.py对模型进行评估。
5. 生成预测结果：运行预测脚本，生成预测结果文件。

需注意，本项目源码中的文件路径和文件名可能需根据实际情况调整。

下载地址

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