#31 · 主分类： 自然语言处理与文本处理
DeepKE
attribute-extraction
chinese
deep-learning
deepke
document-level
few-shot
information-extraction
instructie
kg
knowledge-graph
knowprompt
lightner
low-resource
multi-modal
named-entity-recognition
ner
nlp
prompt
pytorch
relation-extraction
[EMNLP 2022] 开源知识图谱抽取与构建工具包
项目最后更新：07/13/26
GitHub Stars
4.5K
Forks数量
750
贡献者数量
34
许可证
MIT
收录理由
DeepKE 是一个基于 PyTorch 的知识抽取工具包，把命名实体识别、关系抽取和属性抽取整合在一起，专门服务于知识图谱的构建。它直接提供了中英文的预训练模型，你可以拿来就用，不必从头训练模型，就能从文本中抽取出结构化的实体和关系。对于更复杂的场景，比如少样本学习和文档级抽取，项目里也有对应的实现。另外，它还给出了低资源条件下的数据准备流程，方便你构造自己的标注数据集。如果你正在从原始文本中搭建知识图谱，这个仓库提供了清晰的示例和文档，照着改就能适配到自己的业务模式上。
相关文章
暂无针对该项目的文章。
如需补充新闻资讯、使用教程、应用测评等内容，欢迎 联系我们推荐选题或投稿。