这个代码是TPLinker bert版本的，模型预测可以得到关系主客体中的类型，TPLinker是发表于2020年的ACL中的论文 TPLinker: Single-stage Joint Extraction of Entities and Relations Through Token Pair Linking提出的， 代码地址为：https://github.com/131250208/TPlinker-joint-extraction
onnxruntime==1.7.0
numpy==1.19.2
transformers==4.6.0
requests==2.26.0
tqdm==4.62.0
torch==1.8.1
Flask==2.0.1
glove==1.0.2
PyYAML==6.0
|__common 工具类函数
|__postprocess
|__preprocess data处理，生成模型需要的格式
|__app.py flask 服务
|__config 参数配置文件 这里的参数可以优化一下
|__predict.py 模型预测
|__models 模型文件
|__main.py 主函数，模型训练
|__utils 工具类函数
|__data4bert 数据目录
|__log 日志目录
备注：目前不支持多卡训练，
本次代码训练是基于百度关系抽取数据集训练的，执行preprocess/BuildData.py生成模型需要的数据格式， 数据格式如下：
{
"id": 371,
"text": "组织结构 武汉大学文学院青年理论研究中心成立于2004年，直属于院团委，于2006年下半年正式组织成立",
"relation_list": [
{
"subject": "青年理论研究中心",
"object": "2004年",
"subj_char_span": [
12,
20
],
"obj_char_span": [
23,
28
],
"predicate": "成立日期",
"subj_tok_span": [
11,
19
],
"obj_tok_span": [
22,
24
]
}
],
"entity_list": [
{
"text": "2004年",
"type": "Date",
"char_span": [
23,
28
],
"tok_span": [
22,
24
]
},
{
"text": "青年理论研究中心",
"type": "机构",
"char_span": [
12,
20
],
"tok_span": [
11,
19
]
}
]
}
修改config.py中的相应参数后，进行模型训练
python main.py
curl --location --request POST 'http://127.0.0.1:5000/tplinker' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"id": 100,
"text": "《父老乡亲》是由是由由**人民解放军海政文工团创作的军旅歌曲，石顺义作词，王锡仁作曲，范琳琳演唱"
}'
百度2020关系抽取数据集，训练10个epoch的结果为
{'time': 520.0066828727722,
'val_ent_seq_acc': 0.5921271881659563,
'val_f1': 0.74142521155895,
'val_head_rel_acc': 0.5819920530308212,
'val_prec': 0.7324275875082538,
'val_recall': 0.7506466507119183,
'val_tail_rel_acc': 0.5767825752712821}
Current avf_f1: 0.74142521155895, Best f1: 0.74142521155895
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