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README.md
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README.md
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@ -121,8 +121,8 @@ python predict.py
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| 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 |
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- 具体流程请进入详细的README中
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- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/main/example/ner/standard)** <br>
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常规模块使用预训练模型BERT；<br>
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- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/main/example/ner/standard)**
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**Step1**: 进入`DeepKE/example/ner/standard`，数据集和参数配置可以分别在`data`和`conf`文件夹中修改；<br>
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**Step2**: 模型训练
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@ -137,8 +137,8 @@ python predict.py
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python predict.py
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- **[少样本FEW-SHOT](https://github.com/zjunlp/DeepKE/tree/main/example/ner/few-shot)** <br>
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低资源少样本模块；<br>
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- **[少样本FEW-SHOT](https://github.com/zjunlp/DeepKE/tree/main/example/ner/few-shot)**
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**Step1**: 进入`DeepKE/example/ner/few-shot`，模型加载和保存位置以及参数配置可以在`conf`文件夹中修改；<br>
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**Step2**：模型训练，默认使用`CoNLL-2003`数据局进行训练
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@ -166,8 +166,8 @@ python predict.py
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| 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 |
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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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- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/main/example/re/standard)** <br>
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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>
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- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/main/example/re/standard)**
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**Step1**：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>
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**Step2**：模型训练
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@ -182,7 +182,8 @@ python predict.py
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python predict.py
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- **[少样本FEW-SHOT](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/main/example/re/few-shot)** <br>
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- **[少样本FEW-SHOT](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/main/example/re/few-shot)**
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**Step1**：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>
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**Step2**：模型训练，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>
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@ -224,8 +225,7 @@ python predict.py
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| 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 |
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- 具体流程请进入详细的README中
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- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/main/example/ae/standard)** <br>
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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>
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- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/main/example/ae/standard)**
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**Step1**：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>
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@ -285,7 +285,7 @@ python predict.py
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2. 使用 pip 时，建议使用国内镜像，下载速度更快，如阿里云镜像。
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3. 安装后提示 `ModuleNotFoundError: No module named 'past'`，输入命令 `pip install future` 即可解决。
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4. 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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5. DeepKE老版本位于deepke-v1.0分支，用户可切换分支使用老版本，老版本的能力已全部迁移到标准设定关系抽取(example/re/standard)中。
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5. DeepKE老版本位于[deepke-v1.0](https://github.com/zjunlp/DeepKE/tree/deepke-v1.0)分支，用户可切换分支使用老版本，老版本的能力已全部迁移到标准设定关系抽取([example/re/standard](https://github.com/zjunlp/DeepKE/blob/main/example/re/standard/README.md))中。
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