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最近在做文本的关系抽取，看了一篇论文（NRE论文总结：Attention-BasedBidirectionalLongShort-TermMemoryNetworksforRelationClassification）：没有找到论文源码，我就从github上找到这份脚本（来自“刘知远实验室”）：thunlp/OpenNRE
二、主要算法简介.1.基于CNN的关系抽取模型.使用CNN抽取每个句子中最重要的特征，得到句子的特征向量表示，并用于最终的分类。.模型首先通过预训练或者随机初始化的embedding将句子中的词转化为词向量，同时使用句子中的实体词及其上下文相对位置...
实体抽取：采用BILOU标注，CRF；.关系抽取：采用sigmoid进行多头选择，与文献[15]的做法类似。.对于含n个token的句子，可能构成的关系组合共有个，其中r为关系总数，即当前token会有多个头的关系组合：.该方法并没有像文献[15]分别构建head和tail实体...
获取论文复现代码，全部135+篇论文复现讲解视频，加up主论文复现学习群，可添加微信：deepshare0102，备注：LSTM-CRF0基础小白推荐如下学习路径：…
论文名称：JointExtractionsofEntitiesandRelationsBasedonaNovelTaggingScheme作者信息：Zheng2017中科院自动化所模型名称：LSTM-CRF,LSTM-LSTM,LSTM-LSTM-Bias论文内容：把关系抽取内容转换成序列标注任务https://zhuanlan.zhihu
关系抽取是自然语言处理当中的一项重要任务，致力于从文本中抽取出实体之间的关系。比如从句子“达芬奇绘制了蒙娜丽莎”中，我们可以抽取出（达芬奇，画家，蒙娜丽莎）这样一个关系三元组。关系抽取技术是自动构建知识图谱的重要一环。
其实打比赛没有必要完全复现之前的论文，把几个经典模型搞熟就行，如果题主英文还ok的话强烈安利一份情感分析的Tutorial（只涉及神经网络模型）：.会循序渐进地手把手教学：.利用RNN进行情感二分类.利用RNN的各种变体，如LSTM,BiLSTM等进行情感二分类.利用...
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二、主要算法简介.1.基于CNN的关系抽取模型.使用CNN抽取每个句子中最重要的特征，得到句子的特征向量表示，并用于最终的分类。.模型首先通过预训练或者随机初始化的embedding将句子中的词转化为词向量，同时使用句子中的实体词及其上下文相对位置...
实体抽取：采用BILOU标注，CRF；.关系抽取：采用sigmoid进行多头选择，与文献[15]的做法类似。.对于含n个token的句子，可能构成的关系组合共有个，其中r为关系总数，即当前token会有多个头的关系组合：.该方法并没有像文献[15]分别构建head和tail实体...
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