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xxupiano 2021-10-28 13:17:10 +00:00
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@ -13,7 +13,7 @@
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<b>简体中文 | <a href="https://github.com/zjunlp/DeepKE/blob/test_new_deepke/README_ENGLISH.md">English</a></b>
<b>简体中文 | <a href="https://github.com/zjunlp/DeepKE/blob/main/README_ENGLISH.md">English</a></b>
</p>
<h1 align="center">
@ -88,15 +88,15 @@ DeepKE支持pip安装使用以常规全监督设定关系抽取为例
| 秦始皇兵马俑位于陕西省西安市1961年被国务院公布为第一批全国重点文物保护单位是世界八大奇迹之一。 | 秦始皇 | 陕西省,西安市 | 国务院 |
- 具体流程请进入详细的README中
- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/ner/standard)**
常规模块使用预训练模型BERT
进入`DeepKE/example/ner/standard`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;
- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/ner/standard)** <br>
常规模块使用预训练模型BERT<br>
进入`DeepKE/example/ner/standard`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;<br>
```python run.py```即可训练,```python predict.py```即可预测。
- **[少样本FEW-SHOT](https://github.com/zjunlp/DeepKE/tree/test_new_deepke/example/ner/few-shot)**
低资源少样本模块;
进入`DeepKE/example/ner/few-shot`,模型加载和保存位置以及配置可以在`conf`文件夹中修改;
使用`CoNLL-2003`进行训练:`python run.py`
进行few-shot训练`python run.py +train=few_shot`,若要加载模型,修改`few_shot.yaml`中的`load_path`
- **[少样本FEW-SHOT](https://github.com/zjunlp/DeepKE/tree/test_new_deepke/example/ner/few-shot)** <br>
低资源少样本模块;<br>
进入`DeepKE/example/ner/few-shot`,模型加载和保存位置以及配置可以在`conf`文件夹中修改;<br>
使用`CoNLL-2003`进行训练:`python run.py`<br>
进行few-shot训练`python run.py +train=few_shot`,若要加载模型,修改`few_shot.yaml`中的`load_path`<br>
若要进行预测,在`config.yaml`中追加`- predict``predict.yaml`中修改`load_path`为模型路径以及`write_path`为预测结果的保存路径,完成修改后使用`python predict.py`即可预测。
#### 2. 关系抽取RE
@ -110,17 +110,17 @@ DeepKE支持pip安装使用以常规全监督设定关系抽取为例
| 提起杭州的美景,西湖总是第一个映入脑海的词语。 | 所在城市 | 西湖 | 8 | 杭州 | 2 |
- 具体流程请进入详细的README中RE包括了以下三个子功能
- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/re/standard)**
常规模块为常用的深度学习模型包括CNN、RNN、Capsule、GCN、Transforemer以及预训练模型
进入`DeepKE/example/re/standard`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;
- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/re/standard)** <br>
常规模块为常用的深度学习模型包括CNN、RNN、Capsule、GCN、Transforemer以及预训练模型<br>
进入`DeepKE/example/re/standard`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;<br>
```python run.py```即可训练,```python predict.py```即可预测。
- **[少样本FEW-SHOT](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/re/few-shot)**
进入`DeepKE/example/re/few-shot`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;
```python run.py```即可训练;如需从上次训练的模型开始训练:设置`conf/train.yaml`中的`train_from_saved_model`为上次保存模型的路径,每次训练的日志默认保存在根目录,可用`log_dir`来配置;
- **[少样本FEW-SHOT](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/re/few-shot)** <br>
进入`DeepKE/example/re/few-shot`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;<br>
```python run.py```即可训练;如需从上次训练的模型开始训练:设置`conf/train.yaml`中的`train_from_saved_model`为上次保存模型的路径,每次训练的日志默认保存在根目录,可用`log_dir`来配置;<br>
```python predict.py```即可预测。
- **[文档级DOCUMENT](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/re/document)**
```train_distant.json```由于文件太大请自行从Google Drive上下载到data/目录下;
进入`DeepKE/example/re/document`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;
- **[文档级DOCUMENT](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/re/document)** <br>
```train_distant.json```由于文件太大请自行从Google Drive上下载到data/目录下;<br>
进入`DeepKE/example/re/document`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;<br>
```python run.py```即可训练;如需从上次训练的模型开始训练:设置`conf/train.yaml`中的`train_from_saved_model`为上次保存模型的路径,每次训练的日志默认保存在根目录,可用`log_dir`来配置;
#### 3. 属性抽取AE
@ -134,18 +134,18 @@ DeepKE支持pip安装使用以常规全监督设定关系抽取为例
| 2014年10月1日许鞍华执导的电影《黄金时代》上映 | 上映时间 | 黄金时代 | 19 | 2014年10月1日 | 0 |
- 具体流程请进入详细的README中
- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/ae/standard)**
常规模块为常用的深度学习模型包括CNN、RNN、Capsule、GCN、Transforemer以及预训练模型
进入`DeepKE/example/re/standard`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;
- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/ae/standard)** <br>
常规模块为常用的深度学习模型包括CNN、RNN、Capsule、GCN、Transforemer以及预训练模型<br>
进入`DeepKE/example/re/standard`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;<br>
```python run.py```即可训练,```python predict.py```即可预测。
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## 备注(常见问题)
1. 使用 Anaconda 时,建议添加国内镜像,下载速度更快。如[清华镜像](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/)。
1. 使用 pip 时,建议使用国内镜像,下载速度更快,如阿里云镜像。
1. 安装后提示 `ModuleNotFoundError: No module named 'past'`,输入命令 `pip install future` 即可解决。
1. 使用语言预训练模型时,在线安装下载模型比较慢,更建议提前下载好,存放到 pretrained 文件夹内。具体存放文件要求见文件夹内的 `README.md`
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@ -32,7 +32,7 @@ DeepKE is a knowledge extraction toolkit supporting **low-resource** and **docum
### Prediction
There is a demonstration of prediction.
There is a demonstration of prediction.<br>
<img src="README_ENGLISH.assets/demo.gif" width="636" height="494" align=center>
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