DeepKE

DeepKE 是基于 Pytorch 的深度学习中文关系抽取处理套件。

环境依赖:

• python >= 3.6
• torch >= 1.0
• jieba >= 0.38
• matplotlib >= 3.0
• pytorch_transformers >= 1.2
• scikit_learn >= 0.20

主要目录

├── bert_pretrained         # 使用 bert 时存放的预训练模型参数
│ ├── vocab.txt             # BERT 模型词表
│ ├── config.json           # BERT 模型结构的配置文件
│ ├── pytorch_model.bin     # 预训练模型参数
├── checkpoints             # 保存训练后的模型参数
├── data                    # 数据目录
│ ├── origin                # 训练使用的原始数据集
│ │ ├── train.csv           # 训练数据集
│ │ ├── test.csv            # 测试数据集
│ │ ├── relation.txt        # 关系种类
├── deepke
│ ├── model                 # 模型目录
│ │ ├── BasicModule.py      # 模型基本配置
│ │ ├── Embedding.py        # Embeddding 模块
│ │ ├── CNN.py              # CNN & PCNN 模型
│ │ ├── RNN.py              # BiLSTM 模型
│ │ ├── GCN.py              # GCN 模型
│ │ ├── Transformer.py      # Transformer 模型
│ │ ├── Capsule.py          # Capsule 模型
│ │ ├── LM.py               # 语言预训练 模型
│ ├── config.py             # 配置文件
│ ├── vocab.py              # 词汇表构建函数
│ ├── preprocess.py         # 训练前预处理数据
│ ├── dataset.py            # 训练时批处理输入数据
│ ├── trainer.py            # 训练迭代函数
│ ├── utils.py              # 工具函数
├── main.py                 # 主入口文件
├── README.md               # read me 文件

快速开始

数据为 csv 文件，样式范例为：

sentence	relation	head	head_type	head_offset	tail	tail_type	tail_offset
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个人简介梁信强，男，2010年广州亚运会中国澳门代表团成员	国籍	梁信强	人物	4	中国	国家	20

• 安装依赖： pip install -r requirements.txt

• 存放数据：在 data/origin 文件夹下存放训练数据。训练文件主要有三个文件。

  • train.csv：存放训练数据集

  • valid.csv：存放验证数据集

  • relation.txt：存放关系种类

• 开始训练：python main.py

• 每次训练的结果会保存在 checkpoints 文件夹下，格式为：{model_name}_{epoch}_{time}.pth。

具体介绍

见 wiki

备注

使用语言预训练模型时，要提前下载好预训练好的参数，放到 pretrained 文件夹内。

另外数据量较小时，直接使用如12层的bert，效果并不理想，反而层数调低些收敛更快效果更好。如调整到3、6层数，具体看训练的数据量大小。

后续工作

• 重构代码，将模型可复用部分单独提取出来
• 添加经典实体关系联合抽取模型
• 添加 web 页面，以供预测输入句子信息可视化

Author: 余海阳

Organization: 浙江大学知识引擎实验室