README.md

使用pyhanlp提取文本中的三元组

修改自基于DGCNN和概率图的轻量级信息抽取模型

代码：https://github.com/bojone/kg-2019

原项目是python2环境，并且模型需要自行训练。修改后的项目支持python3环境运行，并且带有训练好的模型文件，可直接运行。

@misc{
  jianlin2019bdkgf,
  title={A Hierarchical Relation Extraction Model with Pointer-Tagging Hybrid Structure},
  author={Jianlin Su},
  year={2019},
  publisher={GitHub},
  howpublished={\url{https://github.com/bojone/kg-2019}},
}

运行环境

• JRE
• python3

词向量模型

词向量：https://pan.baidu.com/s/1YYE2T3f-lPyLBrJuUowAsA，密码:5p0h

数据集下载地址

• train_data.json
• dev_data.json
• all_50_schemas

效果:

Precision	Recall	F1
0.8939	0.8679	0.8807

使用方式

• 下载数据集，放置在config.py中DATASET_DIR对应的目录下
• 下载word2vec数据集，放置在config.py中w2v_model_path对应的路径位置

pip3 install requirements.txt

模型训练

python3 train.py

预测结果

python3 predict.py