kg baseline pytorch
1.0.0
2019 Competencia de dibujo de relaciones de Baidu, versión de Pytorch de la línea de base de Su Shen, conjunta de dibujo de relaciones conjuntas.
Lo mismo que el modelo de Su Shen, excepto que el marco de desarrollo ha cambiado de Keras+TensorFlow a Pytorch, que se comparte con amigos que usan Pytorch.
Sushen Keras Version Enlace: https://github.com/bojone/kg-2019-baseline
Muchos códigos de Su Shen se reutilizan en el código, ¡así que me gustaría agradecer a Su Shen primero!
El siguiente es el texto original de la introducción del modelo de Su Shen:
用BiLSTM做联合标注，先预测subject，然后根据suject同时预测object和predicate，标注结构是“半指针-半标注”结构，以前也曾介绍过（ https://kexue.fm/archives/5409 ）
标注结构是自己设计的，我看了很多关系抽取的论文，没有发现类似的做法。所以，如果你基于此模型做出后的修改，最终获奖了或者发表paper什么的，烦请注明一下（其实也不是太奢望）
@misc{
jianlin2019bdkg,
title={Hybrid Structure of Pointer and Ragging for Relation Extraction: A Baseline},
author={Jianlin Su},
year={2019},
publisher={GitHub},
howpublished={url{https://github.com/bojone/kg-2019-baseline}},
}
Introducción al algoritmo basado en este código en CSDN: https://blog.csdn.net/qq_35268841/article/details/107063066
python trans.py convierte datos, python main.py ejecuta el modelo y observa los resultados.
¡El código requiere que la GPU se ejecute! Si se debe ejecutar la CPU, elimine todo .cuda() en el código y cambie algunos tipos de datos en CUDA a los tipos de datos normales.
Los datos solo proporcionan un total de 30 piezas de datos de muestra. Los datos son proporcionados por el funcionario de la competencia. Si lo necesita, comuníquese con el organizador de la competencia.
5 épocas alcanzan 0.73, y el máximo puede alcanzar 0.75.
Python 3.5+
Pytorch 1.0.1
TQDM
