Entity Extractor By Binary Tagging

公众号文章：基于首尾标注的实体抽取开源工具

“半指针-半标注”方法实体的抽取器，基于苏神的三元组抽取方法改造，这里取消了三元组抽取模型中对s的抽取，直接抽取实体并做分类(相当于直接抽取p和o)。改造后的实体抽取方法不仅可以运用于短实体的抽取，也可以运用到长句实体的抽取。

环境

• python 3.6.7
• transformers==3.0.2
• torch==1.6.0

其他环境见requirements.txt

更新历史

日期	版本	描述
2020-08-23	v1.0.0	初始仓库
2020-12-05	v1.1.0	代码结构调整
2021-07-08	v2.0.0	修改成Bert微调的模型

原理

运行

• 按照data中的格式整理好数据

[
    {
        "text": "XAAAXXXBBXXCCCCCCCCCCCXX",
        "a": "AAA",
        "b": "BB",
        "c": "CCCCCCCCCCC"
    },
]

• 在system.config文件中配置好参数，其中class_name必须和json文件中的类别的key一致

class_name=[a,b,c]

• 选择训练模式

################ Status ################
mode=train
# string: train/test/interactive_predict

• 根据结果调高或调低decision_threshold这个超参数(sigmoid的输出大于这个参数会被判定为实体的首/尾)

decision_threshold=0.5

• 运行main.py

结果

• example_datasets1

这里的数据模式比较简单，比较容易达到验证集拟合状态

• example_datasets2

测试

• 选择测试模式，程序会读取训练过程中最好的模型

################ Status ################
mode=interactive_predict
# string: train/test/interactive_predict

交互测试结果如下

• example_datasets1

• example_datasets2

参考

• 用bert4keras做三元组抽取
• A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction

公众号

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