模型都未进行调参,未能使模型的准确率达到最高
使用 Bert 模型来对进行中文关系识别
pytorch、python
相关库安装
pip install -r requirement.txt
Bert
|--bert-base-chinese bert模型权重文件
|--data 数据
|--img 存放模型相关图片
|--log 日志文件
|--model 保存的模型
|--config.py 配置文件
|--main.py 主函数
|--model.py 模型文件
|--predict.py 预测文件
|--requirement.txt 安装库文件
|--split_data.py 数据划分
|--utils.py 数据处理文件
使用了Bert模型来判断文本中实体与实体的关系
关于Bert模型的介绍,可以看02-Bert文本分类/README.md
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python split_data.py
可以单独执行,也可以不单独执行
在该.py文件中,可以修改训练集、验证集、测试集中数据中数据占用比例
train_lines = lines[:len(lines) * 6 // 10]
val_lines = lines[len(lines) * 6 // 10:len(lines) * 8 // 10]
test_lines = lines[len(lines) * 8 // 10:]
python main.py
python predict.py
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