修剪后的依赖树上的图卷积用于关系提取 此回购包含PyTorch代码，用于修剪。 本文/代码在修剪的依赖树上引入了图卷积神经网络（GCN），用于关系提取的任务。 还引入了一种特殊的树修剪技术，称为“以路径为中心的修剪”，以从树中消除不相关的信息，同时最大程度地维护相关信息。 与诸如各种基于LSTM的模型之类的序列模型相比，此GCN模型利用依赖结构桥接远程单词，因此提高了远程关系的性能。 与以前的递归模型（如TreeLSTM）相比，此GCN模型在获得更好的性能的同时，也更早地实现了并行化，因此效率更高。 参见下面的模型架构概述： 要求 Python 3（在3.6.5上测试） PyTorch（

通过使用命名实体识别提高无监督的关系提取 我们 也比较性能 KnowItAll最先进的系统性能，并以命名实体识别表现其模式学习 组件，它使用一个简单的和 强大的模式语言

站点 小号ELF-细心BiLSTM-ÇRF瓦特第I和T ransferredËmbeddings为因果关系提取。 arXiv论文链接： : 免费访问链接： : （论文中的表6似乎没有被正确编辑...） 强调 提出了一种新颖的因果关系标记方案以服务于因果关系提取 嵌入的嵌入大大减轻了数据不足的问题 自我注意机制可以捕获因果关系之间的长期依赖关系 实验结果表明，该方法优于其他基准 抽象的 从自然语言文本中提取因果关系是人工智能中一个具有挑战性的开放性问题。 现有方法利用模式，约束和机器学习技术来提取因果关系，这在很大程度上取决于领域知识，并且需要相当多的人力和时间来进行特征工程。 在本文中，我们基于新的因果关系标记方案，将因果关系提取公式指定为序列标记问题。 在此基础上，我们提出了一种以BiLSTM-CRF模型为骨干的神经因果提取器，称为SCITE（自注意力BiLSTM-CRF传递嵌

目的蛋白相互作用 目的蛋白蛋白质关系提取 下载AIMed数据集 从ftp://ftp.cs.utexas.edu/pub/mooney/bio-data/interactions.tar.gz下载 使用说明将原始数据集转换为XML convert_aimed.py -i aimed_interactions_input_dir -o aimed.xml 跑 步骤1：将xml AIMed转换为扁平化的json python src/preprocessors/aimed_json_converter.py --inputfile tests/sample_data/aimed.xml --outputfile aimed.json

疾病知识图谱是一种连接、组织和访问有关疾病的不同信息的方式，对人工智能(AI)有许多好处。为了创建知识图谱，需要以疾病概念之间关系的形式从多模态数据集中提取知识，并对概念和关系类型进行规范化。我们介绍一种用于疾病关系提取和分类的多模式方法REMAP。REMAP机器学习方法将局部、不完全知识图谱和医学语言数据集嵌入到紧凑的潜向量空间中，然后对齐多模态嵌入以提取最佳疾病关系。应用REMAP方法构建了一个疾病知识图谱，关联关系为96,913个，文本数据集为124万句。在人类专家标注的数据集上，REMAP通过融合疾病知识图和文本信息，将基于文本的疾病关系提取提高了10.0%(准确率)和17.2% (F1-score)。此外，REMAP利用文本信息推荐知识图谱中的新关系，比基于图的方法高出8.4%(准确性)和10.4% (F1-score)。系统化的知识正在成为人工智能的支柱，创造了将语义注入人工智能并将其充分整合到机器学习算法中的机会。虽然先前的语义知识可以帮助从文本中提取疾病关系，现有的方法不能充分利用多模态数据集。REMAP是一种融合结构化知识和文本信息的多模式疾病关系提取和分类方法。RE

金融领域中基于Boostrapping的关系提取

REDN 这是预训练语言模型的关系提取下游网络的原型代码，支持我们 此代码的一部分根据进行了修订。 数据集 您可以从和获取数据集 入门指南 在example / configs.py中设置自己的路径，包括预训练的模型路径，数据的根路径和输出名称。使用args数据集和mode运行example / redn_trainer.py。数据集可以是nyt10，semeval或webnlg。模式可以是t进行训练，e进行评估。例如，要训练SemEval，请尝试 python redn_trainer semeval t 另一个分行 我们基于建立了一个。在实际项目中使用时，它将更加友好和强大，尽管开发人员应该花一些时间来编写数据集读取器。 日志 如果您无法运行这些代码，则还可以检查./logs中的所有日志。

知识是理解世界的一种正式方式，为下一代人工智能(AI)提供人类水平的认知和智能。知识的表现形式之一是实体之间的结构关系。关系抽取(RE)是信息抽取的一个子任务，是自动获取这些重要知识的有效方法，在自然语言处理(NLP)中起着至关重要的作用。

实体关系提取 基于TensorFlow的实体和关系提取。基于TensorFlow的实体和关系撤消，2019语言与智能技术竞赛信息撤除（实体与关系撤回）任务解决方案。 如果您对信息抽取论文研究感兴趣，可以查看我的博客。 抽象 该代码以管道式的方式处理实体及关系抽取任务，首先使用一个多标签分类模型判断句子的关系种类，然后将句子和可能的关系类型输入序列标注模型中，序列标注模型标注出句子中的实体，最终结合预测的关系和实体输出实体-关系列表：（实体1，关系，实体2）。 该代码以管道方式处理实体和关系提取任务。 首先，使用多标签分类模型来判断句子的关系类型。 然后，将句子和可能的关系类型输入到序列标签模

该插件的${lastest-version}是 。 将以下代码复制到您的android应用程序项目的build.gradle中。 buildscript { repositories { maven { url " https://jitpack.io " } } dependencies { classpath " com.github.gradle-dep-graph:gradle-dep-extract-plugin: ${ lastest-verion } " } } apply plugin : " dep-extra