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kg-2019-final

2019年百度的三元组抽取比赛( http://lic2019.ccf.org.cn/kg ),“科学空间队”源码,最终测试集第7名(本来第8名,第4名不愿提交报告而弃权,躺着前进了一名...),F1为0.8807。

基于“CNN + Attention + 自行设计的标注结构”的信息抽取模型。

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{
  jianlin2019bdkgf,
  title={A Hierarchical Relation Extraction Model with Pointer-Tagging Hybrid Structure},
  author={Jianlin Su},
  year={2019},
  publisher={GitHub},
  howpublished={\url{https://github.com/bojone/kg-2019}},
}

运行

运行前请用data_trans.py转换原始数据。

模型详细介绍: https://kexue.fm/archives/6671

环境

Python 2.7 + Keras 2.2.4 + Tensorflow 1.8,其中关系最大的应该是Python 2.7了,如果你用Python 3,需要修改几行代码,至于修改哪几行,自己想办法,我不是你的debugger。

欢迎入坑Keras。人生苦短,我用Keras~

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