一个基于RNN的实体抽取工具
作者:互联网
RNN4IE
项目地址:https://github.com/jiangnanboy/RNN4IE
本项目是本人在rnn基础上做的一些改动,用于信息抽取。
中文信息抽取工具。使用RNN的不同结构进行信息抽取,该项目使用pytorch,python开发。
Guide
Intro
目前主要实现中文实体抽取:
训练样本以B、I、O形式进行标注。
Model
模型
- gru(rnn4ie/gru):此模型利用【gru + crf】进行实体抽取。
- gru_mhsa(rnn4ie/gru_mhsa):此模型利用【gru + multi-head-self-attention + crf】进行实体抽取。
- gru_sa(rnn4ie/gru_sa):此模型利用【gru + soft-attention + crf】进行实体抽取。
- gru_xca(rnn4ie/gru_xca):此模型利用【gru + cross-covariance-attention + crf】进行实体抽取。
Usage
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配置文件
各个model在训练和预测时需加载不同的配置文件config.cfg,各个model的config.cfg内容见:
-
训练(支持加载预训练的embedding向量)
from rnn4ie.gru.train import Train train = Train() train.train_model('config.cfg') --------------------------------- from rnn4ie.gru_mhsa.train import Train train = Train() train.train_model('config.cfg') --------------------------------- from rnn4ie.gru_sa.train import Train train = Train() train.train_model('config.cfg') --------------------------------- from rnn4ie.gru_xca.train import Train train = Train() train.train_model('config.cfg')
-
预测
from rnn4ie.gru.predict import Predict predict = Predict() predict.load_model_vocab('config_cfg') result = predict.predict('据新华社报道,安徽省六安市被评上十大易居城市!') --------------------------------- from rnn4ie.gru_mhsa.predict import Predict predict = Predict() predict.load_model_vocab('config_cfg') result = predict.predict('据新华社报道,安徽省六安市被评上十大易居城市!') --------------------------------- from rnn4ie.gru_sa.predict import Predict predict = Predict() predict.load_model_vocab('config_cfg') result = predict.predict('据新华社报道,安徽省六安市被评上十大易居城市!') --------------------------------- from rnn4ie.gru_xca.predict import Predict predict = Predict() predict.load_model_vocab('config_cfg') result = predict.predict('据新华社报道,安徽省六安市被评上十大易居城市!')
Evaluate
评估采用的是P、R、F1、PPL等。评估方法可利用scikit-learn中的precision_recall_fscore_support或classification_report。
Install
- 安装:pip install RNN4IE
- 下载源码:
git clone https://github.com/jiangnanboy/RNN4IE.git
cd RNN4IE
python setup.py install
通过以上两种方法的任何一种完成安装都可以。如果不想安装,可以下载github源码包
Dataset
这里利用data(来自人民日报,识别的是[ORG, PER, LOC, T, O])中的数据进行训练评估。
预训练embedding向量:sgns.sogou.char.bz2
数据集的格式见data,分为train与dev,其中source与target为中文对应的实体标注。
数据被处理成csv格式。
标签:抽取,RNN,predict,cfg,实体,rnn4ie,train,config,gru 来源: https://www.cnblogs.com/little-horse/p/15086590.html