实体-关系信息抽取上线使用F1值87.1% (附数据集)-程序员宅基地
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????
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基于 TensorFlow 的实体及关系抽取，2019语言与智能技术竞赛信息抽取（实体与关系抽取）任务解决方案。
给定schema约束集合及句子sent，其中schema定义了关系P以及其对应的主体S和客体O的类别，例如（S_TYPE:人物，P:妻子，O_TYPE:人物）、（S_TYPE:公司，P:创始人，O_TYPE:人物）等。任务要求参评系统自动地对句子进行分析，输出句子中所有满足schema约束的SPO三元组知识Triples=[(S1, P1, O1), (S2, P2, O2)…]。输入/输出: (1) 输入:schema约束集合及句子sent (2) 输出:句子sent中包含的符合给定schema约束的三元组知识Triples
例子 输入句子： "text": "《古世》是连载于云中书城的网络小说，作者是未弱"
输出三元组： "spo_list": [{"predicate": "作者", "object_type": "人物", "subject_type": "图书作品", "object": "未弱", "subject": "古世"}, {"predicate": "连载网站", "object_type": "网站", "subject_type": "网络小说", "object": "云中书城", "subject": "古世"}]}
数据简介
本次竞赛使用的SKE数据集是业界规模最大的基于schema的中文信息抽取数据集，其包含超过43万三元组数据、21万中文句子及50个已定义好的schema，表1中展示了SKE数据集中包含的50个schema及对应的例子。数据集中的句子来自百度百科和百度信息流文本。数据集划分为17万训练集，2万验证集和2万测试集。其中训练集和验证集用于训练，可供自由下载。
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“信息抽取”任务冠军队伍报告
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