实例介绍
【实例简介】
公斤基线火炬 2019百度的关系撤回比赛，Pytorch版苏神的基线，联合关系撤回。 模型 与苏神的模型相同，只不过开发框架由Keras + Tensorflow变成了Pytorch，给使用Pytorch的小伙伴分享。 苏神Keras版链接： : 代码中包含了许多苏神的代码，因此首先对苏神表示感谢！ 以下为苏神模型介绍 用BiLSTM做联合标注，先预测subject，然后根据suject同时预测object和predicate，标注结构是“半指针-半标注”结构，以前也曾介绍过（ https://kexue.fm/archives/5409 ） 标注结构是自己设计的，我看了很多关系抽取的论文
【实例截图】
【核心代码】
16359647929655351114.zip
└── kg-baseline-pytorch-master
├── all_50_schemas
├── dev_data.json
├── main.py
├── model.py
├── models_real
│ └── README.md
├── README.md
├── train_data.json
└── trans.py
2 directories, 8 files
公斤基线火炬 2019百度的关系撤回比赛，Pytorch版苏神的基线，联合关系撤回。 模型 与苏神的模型相同，只不过开发框架由Keras + Tensorflow变成了Pytorch，给使用Pytorch的小伙伴分享。 苏神Keras版链接： : 代码中包含了许多苏神的代码，因此首先对苏神表示感谢！ 以下为苏神模型介绍 用BiLSTM做联合标注，先预测subject，然后根据suject同时预测object和predicate，标注结构是“半指针-半标注”结构，以前也曾介绍过（ https://kexue.fm/archives/5409 ） 标注结构是自己设计的，我看了很多关系抽取的论文
【实例截图】
【核心代码】
16359647929655351114.zip
└── kg-baseline-pytorch-master
├── all_50_schemas
├── dev_data.json
├── main.py
├── model.py
├── models_real
│ └── README.md
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kg-baseline-pytorch：2019百度的关系抽取比赛，使用Pytorch实现苏神的模型，F1在dev集可达到0.7...
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