kg baseline pytorch

KG-Baseline-Pytorch

Конкурс Baidu по рисованию отношений 2019 года, версия базового уровня Su Shen, совместное рисование Su Shen.

Модель

То же самое, что и модель Су Шен, за исключением того, что структура разработки изменилась от кераса+tensorflow до Pytorch, которая разделяется с друзьями, которые используют Pytorch.

Ссылка на версию Sushen Keras: https://github.com/bojone/kg-2019-baseline

Многие коды Су Шена повторно используются в коде, поэтому я хотел бы первым поблагодарить Su Shen!

Ниже приведен оригинальный текст модели Su Shen внедрение:

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}},
}

Введение в алгоритм на основе этого кода на CSDN: https://blog.csdn.net/qq_35268841/article/details/1070630666

Использование

python trans.py преобразует данные, python main.py запускает модель и наблюдает за результатами.

Код требует, чтобы графический процессор запустил! Если процессор необходимо запустить, удалите все .cuda() в коде и измените некоторые типы данных на CUDA на обычные типы данных.

данные

Данные предоставляют только 30 элементов образца данных. Данные предоставляются сотрудниками конкуренции. Если вам это нужно, пожалуйста, свяжитесь с организатором конкурса.

результат

5 эпох достигают 0,73, а максимум может достигать 0,75.

среда

Python 3.5+

Pytorch 1.0.1

TQDM

Связь

• https://github.com/bojone/kg-2019-baseline
• https://pytorch.org/