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@ -45,7 +45,7 @@ DeepKE包括了三个模块,可以进行关系抽取、实体命名识别以
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1. RE
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数据为csv文件,样式范例为:
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关系抽取是从非结构化的文本中抽取出实体之间的关系,以下为几个样式范例,数据为csv文件:
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| Sentence | Relation | Head | Head_offset | Tail | Tail_offset |
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| :----------------------------------------------------: | :------: | :--------: | :---------: | :--------: | :---------: |
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@ -55,7 +55,8 @@ DeepKE包括了三个模块,可以进行关系抽取、实体命名识别以
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具体流程请进入详细的README中,RE包括了以下三个子功能
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**[STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/re/standard)**
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**[STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/re/standard)** :
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常规模块为常用的深度学习模型,有CNN、RNN、Capsule、GCN、Transforemer以及预训练模型,可进入其目录,修改数据集以及conf文件夹下的目录,```python run.py```即可训练,```python predict.py```即可预测。
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FEW-SHORT
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@ -73,7 +74,12 @@ DeepKE包括了三个模块,可以进行关系抽取、实体命名识别以
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具体流程请进入详细的README中:
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**[STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/ner/standard)**
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**[STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/ner/standard)** :
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常规模块为预训练模型,可进入其目录,修改数据集以及conf文件夹下的目录,```python run.py```即可训练,```python predict.py```即可预测。
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**[FEW-SHOT](https://github.com/zjunlp/DeepKE/tree/test_new_deepke/example/ner/few-shot)**
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3. AE
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@ -87,7 +93,8 @@ DeepKE包括了三个模块,可以进行关系抽取、实体命名识别以
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具体流程请进入详细的README中:
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**[STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/ae/standard)**
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**[STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/ae/standard)** :
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常规模块为常用的深度学习模型,有CNN、RNN、Capsule、GCN、Transforemer以及预训练模型,可进入其目录,修改数据集以及conf文件夹下的目录,```python run.py```即可训练,```python predict.py```即可预测。
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