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基于深度学习的开源中文知识图谱抽取框架

DeepKE 是一个支持低资源、长篇章的知识抽取工具，可以基于PyTorch实现命名实体识别、关系抽取和属性抽取功能。
## 在线演示 在线演示 [demo](https://deepke.openkg.cn) ### 进行预测 下面使用一个demo展示预测过程

## 模型架构 Deepke的架构图如下所示

DeepKE包括了三个模块，可以进行命名实体识别、关系抽取以及属性抽取任务，在各个模块下包括各自的子模块。其中关系抽取模块就有常规模块、文档级抽取模块以及低资源少样本模块。在每一个子模块中，包含实现分词、预处理等功能的一个工具集合，以及编码、训练和预测部分。
## 快速上手 DeepKE支持pip安装使用，以常规全监督设定关系抽取为例，经过以下五个步骤就可以实现一个常规关系抽取模型 **Step 1** 下载代码 ```git clone https://github.com/zjunlp/DeepKE.git```（别忘记star和fork哈！！！） **Step 2** 使用anaconda创建虚拟环境，进入虚拟环境 ``` conda create -n deepke python=3.8 conda activate deepke ``` 1） 基于pip安装，直接使用 ``` pip install deepke ``` 2） 基于源码安装 ``` python setup.py install python setup.py develop ``` **Step 3** 进入任务文件夹，以常规关系抽取为例 ``` cd DeepKE/example/re/standard ``` **Step 4** 模型训练，训练用到的参数可在conf文件夹内修改 ``` python run.py ``` **Step 5** 模型预测。预测用到的参数可在conf文件夹内修改 ``` python predict.py ``` ### 环境依赖 > python == 3.8 - torch == 1.5 - hydra-core == 1.0.6 - tensorboard == 2.4.1 - matplotlib == 3.4.1 - transformers == 3.4.0 - jieba == 0.42.1 - scikit-learn == 0.24.1 - pytorch-transformers == 1.2.0 - seqeval == 1.2.2 - tqdm == 4.60.0 - opt-einsum==3.3.0 - ujson ### 具体功能介绍 #### 1. 命名实体识别NER - 命名实体识别是从非结构化的文本中识别出实体和其类型。数据为txt文件，样式范例为： | Sentence | Person | Location | Organization | | :----------------------------------------------------------: | :------------------------: | :------------: | :----------------------------: | | 本报北京9月4日讯记者杨涌报道：部分省区人民日报宣传发行工作座谈会9月3日在4日在京举行。 | 杨涌 | 北京 | 人民日报 | | 《红楼梦》是中央电视台和中国电视剧制作中心根据中国古典文学名著《红楼梦》摄制于1987年的一部古装连续剧，由王扶林导演，周汝昌、王蒙、周岭等多位红学家参与制作。 | 王扶林，周汝昌，王蒙，周岭 | 中国 | 中央电视台，中国电视剧制作中心 | | 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/main/example/ner/standard)** **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；
**Step2**: 模型训练 ``` python run.py ``` **Step3**: 模型预测 ``` python predict.py ``` - **[少样本FEW-SHOT](https://github.com/zjunlp/DeepKE/tree/main/example/ner/few-shot)** **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；
**Step2**：模型训练，默认使用`CoNLL-2003`数据集进行训练 ``` python run.py +train=few_shot ``` 若要加载模型，修改`few_shot.yaml`中的`load_path`；
**Step3**：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 ``` #### 2. 关系抽取RE - 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： | Sentence | Relation | Head | Head_offset | Tail | Tail_offset | | :----------------------------------------------------: | :------: | :--------: | :---------: | :--------: | :---------: | | 《岳父也是爹》是王军执导的电视剧，由马恩然、范明主演。 | 导演 | 岳父也是爹 | 1 | 王军 | 8 | | 《九玄珠》是在纵横中文网连载的一部小说，作者是龙马。 | 连载网站 | 九玄珠 | 1 | 纵横中文网 | 7 | | 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/main/example/re/standard)** **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；
**Step2**：模型训练 ``` python run.py ``` **Step3**：模型预测 ``` python predict.py ``` - **[少样本FEW-SHOT](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/main/example/re/few-shot)** **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；
**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；
``` python run.py ``` **Step3**：模型预测 ``` python predict.py ``` - **[文档级DOCUMENT](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/main/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；
**Step1**：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；
**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； ``` python run.py ``` **Step3**：模型预测 ``` python predict.py ``` #### 3. 属性抽取AE - 数据为csv文件，样式范例为： | Sentence | Att | Ent | Ent_offset | Val | Val_offset | | :----------------------------------------------------------: | :------: | :------: | :--------: | :-----------: | :--------: | | 张冬梅，女，汉族，1968年2月生，河南淇县人 | 民族 | 张冬梅 | 0 | 汉族 | 6 | | 杨缨，字绵公，号钓溪，松溪县人，祖籍将乐，是北宋理学家杨时的七世孙 | 朝代 | 杨缨 | 0 | 北宋 | 22 | | 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/main/example/ae/standard)** **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；
**Step2**：模型训练 ``` python run.py ``` **Step3**：模型预测 ``` python predict.py ``` ### Notebook教程 本工具提供了若干Notebook和Google Colab教程，用户可针对性调试学习。 - 常规设定： [命名实体识别Notebook](https://github.com/zjunlp/DeepKE/blob/main/tutorial-notebooks/ner/standard/tutorial.ipynb) [命名实体识别Colab](https://colab.research.google.com/drive/1KpJFAT1nZfGDfnuNMZn02_okIU08j46d?usp=sharing) [关系抽取Notebook](https://github.com/zjunlp/DeepKE/blob/main/tutorial-notebooks/re/standard/tutorial.ipynb) [关系抽取Colab](https://colab.research.google.com/drive/1o6rKIxBqrGZNnA2IMXqiSsY2GWANAZLl?usp=sharing) [属性抽取Notebook](https://github.com/zjunlp/DeepKE/blob/main/tutorial-notebooks/ae/standard/tutorial.ipynb) [属性抽取Colab](https://colab.research.google.com/drive/1pgPouEtHMR7L9Z-QfG1sPYkJfrtRt8ML) - 低资源： [命名实体识别Notebook](https://github.com/zjunlp/DeepKE/blob/main/tutorial-notebooks/ner/few-shot/tutorial.ipynb) [命名实体识别Colab](https://colab.research.google.com/drive/1Xz0sNpYQNbkjhebCG5djrwM8Mj2Crj7F?usp=sharing) [关系抽取Notebook](https://github.com/zjunlp/DeepKE/blob/main/tutorial-notebooks/re/few-shot/tutorial.ipynb) [关系抽取Colab]() - 篇章级： [关系抽取Notebook](https://github.com/zjunlp/DeepKE/blob/main/tutorial-notebooks/re/document/tutorial.ipynb) [关系抽取Colab]() ## 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[镜像](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/)。 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。 3. 安装后提示 `ModuleNotFoundError: No module named 'past'`，输入命令 `pip install future` 即可解决。 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`。 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。
## 项目成员 浙江大学：张宁豫、陶联宽、余海洋、陈想、徐欣、田玺、李磊、黎洲波、邓淑敏、姚云志、叶宏彬、谢辛、郑国轴、陈华钧 达摩院：谭传奇、陈漠沙、黄非