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@ -103,7 +103,7 @@ 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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**[FEW-SHORT](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/re/few-shot)** :
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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,如需从上次训练的模型开始训练:设置.yaml中的train_from_saved_model为上次保存模型的路径,每次训练的日志保存路径默认保存在根目录,可以通过.yaml中的log_dir来配置```python predict.py```即可预测。
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**[DOCUMENT](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/re/standard)** :
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**[DOCUMENT](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/re/document)** :
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```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,如需从上次训练的模型开始训练:设置.yaml中的train_from_saved_model为上次保存模型的路径,每次训练的日志保存路径默认保存在根目录,可以通过.yaml中的log_dir来配置```python predict.py```即可预测。
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3. **属性抽取AE**
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