【源码】基于预训练语言模型（BERT）的关系抽取应用案例

项目简介

本项目是基于预训练语言模型BERT的应用案例，专注于文档级别关系抽取任务（DocRED）。通过将BERT模型适配到长文本关系抽取任务中，实现对文本中实体间关系的自动识别与抽取，在自然语言处理的关系抽取领域有重要应用价值。

项目的主要特性和功能

1. 关系抽取：调用transformers包中的BERT模型，适配DocRED任务，抽取文本中实体关系。
2. 数据处理：提供数据预处理和生成预训练数据的代码，涵盖文本分词、实体标注、关系标注等步骤。
3. 模型训练与评估：提供模型训练和评估代码，包含模型训练、验证和测试，以及准确率、召回率、F1分数等评估指标。
4. 拓展探索：鼓励用户进一步探索，如使用其他预训练语言模型、改进模型性能、适配其他关系抽取任务。

安装使用步骤

1. 安装依赖库

bash pip install transformers numpy

2. 数据准备

• 下载DocRED数据集。
• 运行gen_data.py进行数据预处理，生成适合BERT模型的输入格式。

3. 模型训练

• 运行train.py脚本进行模型训练，使用命令行参数配置训练过程。
• 示例命令： bash python train.py --batch_size 16 --epochs 10

4. 评估模型

• 使用提供的评估代码对训练好的模型进行评估，查看模型性能。
• 示例命令： bash python evaluate.py --model_path ./saved_models/best_model.pth

5. 探索和尝试

• 根据项目的探索和尝试部分，进行进一步探索，如使用其他预训练语言模型（如RoBERTa）、改进模型性能等。
• 可参考DocRED的最新研究工作，进行模型复现和改进。

注意：本项目的代码和使用仅供参考和学习，实际应用中可能需根据具体任务和数据调整优化。

下载地址

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