หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

KG-baseline-pytorch

2019 การแข่งขันการวาดภาพความสัมพันธ์ของ Baidu รุ่น Pytorch ของพื้นฐานของ Su Shen การวาดความสัมพันธ์ร่วมกัน

แบบอย่าง

เช่นเดียวกับโมเดลของ Su Shen ยกเว้นว่ากรอบการพัฒนาได้เปลี่ยนจาก Keras+Tensorflow เป็น Pytorch ซึ่งแชร์กับเพื่อนที่ใช้ Pytorch

ลิงค์เวอร์ชัน Sushen Keras: https://github.com/bojone/kg-2019-baseline

รหัสของ Su Shen จำนวนมากถูกนำกลับมาใช้ใหม่ในรหัสดังนั้นฉันขอขอบคุณ Su Shen ก่อน!

ต่อไปนี้เป็นข้อความต้นฉบับของการแนะนำแบบจำลองของ 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}},
}

บทนำสู่อัลกอริทึมตามรหัสนี้ใน CSDN: https://blog.csdn.net/QQ_35268841/article/details/107063066

การใช้งาน

python trans.py แปลงข้อมูล, python main.py เรียกใช้โมเดลและสังเกตผลลัพธ์

รหัสต้องการให้ GPU ทำงาน! หาก CPU จำเป็นต้องรันให้ลบ .cuda() ทั้งหมดในรหัสและเปลี่ยนประเภทข้อมูลบางอย่างบน cuda เป็นประเภทข้อมูลปกติ

ข้อมูล

ข้อมูลให้ข้อมูลตัวอย่างทั้งหมด 30 ชิ้นเท่านั้น ข้อมูลจัดทำโดยเจ้าหน้าที่การแข่งขัน หากคุณต้องการโปรดติดต่อผู้จัดงานแข่งขัน

ผลลัพธ์

5 Epochs ถึง 0.73 และสูงสุดสามารถถึง 0.75

สิ่งแวดล้อม

Python 3.5+

Pytorch 1.0.1

TQDM

การเชื่อมโยง

  • https://github.com/bojone/kg-2019-baseline
  • https://pytorch.org/
ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด