DeepKE 是基于 Pytorch 的深度学习中文关系抽取处理套件。
python >= 3.6
- torch >= 1.2
- hydra-core >= 0.11
- tensorboard >= 2.0
- matplotlib >= 3.1
- transformers >= 2.0
- jieba >= 0.39
pyhanlp >= 0.1.57（中文句法分析使用，但是在多句时效果也不好。。求推荐有比较好的中文句法分析）
├── conf # 配置文件夹
│ ├── config.yaml # 配置文件主入口
│ ├── preprocess.yaml # 数据预处理配置
│ ├── train.yaml # 训练过程参数配置
│ ├── hydra # log 日志输出目录配置
│ ├── embedding.yaml # embeding 层配置
│ ├── model # 模型配置文件夹
│ │ ├── cnn.yaml # cnn 模型参数配置
│ │ ├── rnn.yaml # rnn 模型参数配置
│ │ ├── capsule.yaml # capsule 模型参数配置
│ │ ├── transformer.yaml # transformer 模型参数配置
│ │ ├── gcn.yaml # gcn 模型参数配置
│ │ ├── lm.yaml # lm 模型参数配置
├── pretrained # 使用如 bert 等语言预训练模型时存放的参数
│ ├── vocab.txt # BERT 模型词表
│ ├── config.json # BERT 模型结构的配置文件
│ ├── pytorch_model.bin # 预训练模型参数
├── data # 数据目录
│ ├── origin # 训练使用的原始数据集
│ │ ├── train.csv # 训练数据集
│ │ ├── valid.csv # 验证数据集
│ │ ├── test.csv # 测试数据集
│ │ ├── relation.csv # 关系种类
│ ├── out # 预处理数据后的存放目录
├── module # 可复用模块
│ ├── Embedding.py # embedding 层
│ ├── CNN.py # cnn
│ ├── RNN.py # rnn
│ ├── Attention.py # attention
│ ├── Transformer.py # transformer
│ ├── Capsule.py # capsule
│ ├── GCN.py # gcn
├── models # 模型目录
│ ├── BasicModule.py # 模型基本配置
│ ├── PCNN.py # PCNN / CNN 模型
│ ├── BiLSTM.py # BiLSTM 模型
│ ├── Transformer.py # Transformer 模型
│ ├── LM.py # Language Model 模型
│ ├── Capsule.py # Capsule 模型
│ ├── GCN.py # GCN 模型
├── test # pytest 测试目录
├── tutorial-notebooks # simple jupyter notebook tutorial
├── utils # 常用工具函数目录
├── metrics.py # 评测指标文件
├── serializer.py # 预处理数据过程序列化字符串文件
├── preprocess.py # 训练前预处理数据文件
├── vocab.py # token 词表构建函数文件
├── dataset.py # 训练过程中批处理数据文件
├── trainer.py # 训练验证迭代函数文件
├── main.py # 主入口文件（训练）
├── predict.py # 测试入口文件（测试）
├── README.md # read me 文件
数据为 csv 文件，样式范例为：
| sentence | relation | head | head_offset | tail | tail_offset |
|---|---|---|---|---|---|
| 《岳父也是爹》是王军执导的电视剧，由马恩然、范明主演。 | 导演 | 岳父也是爹 | 1 | 王军 | 8 |
| 《九玄珠》是在纵横中文网连载的一部小说，作者是龙马。 | 连载网站 | 九玄珠 | 1 | 纵横中文网 | 7 |
| 提起杭州的美景，西湖总是第一个映入脑海的词语。 | 所在城市 | 西湖 | 8 | 杭州 | 2 |
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安装依赖：
pip install -r requirements.txt -
存放数据：在
data/origin文件夹下存放训练数据。训练文件主要有三个文件。更多数据建议使用百度数据库中Knowledge Extraction。-
train.csv：存放训练数据集 -
valid.csv：存放验证数据集 -
test.csv：存放测试数据集 -
relation.csv：存放关系种类
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开始训练：python main.py
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每次训练的日志保存在
logs文件夹内，模型结果保存在checkpoints文件夹内。
见 wiki
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使用 Anaconda 时，建议添加国内镜像，下载速度更快。如清华镜像。
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使用 pip 时，建议使用国内镜像，下载速度更快，如阿里云镜像。
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安装后提示
ModuleNotFoundError: No module named 'past'，输入命令pip install future即可解决。 -
使用
python main.py --help可以查看所有可配置参数，并定制修改参数结果。参数为 bool 值的，可以用1，0代替True, False。- 如
python main.py epoch=100 batch_size=128 use_gpu=False
- 如
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使用
python main.py xxx=xx,xx -m可以多任务处理程序。- 如
python main.py model=cnn,rnn,lm chinese_split=0,1 -m可以生成 3*2=6 个子任务。
- 如
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中文英文在数据预处理上有很多不同之处，
serializer.py用来专门序列化句子为 tokens。中文分词使用的是 jieba 分词。-
英文序列化要求：大小写、特殊标点字符处理、特殊英文字符是否分词、是否做 word-piece 处理等。
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中文序列化要求：是否分词、遇到英文字母是否大小写处理、是否将英文单词拆分按照单独字母处理等。
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PCNN 预处理时，需要按照 head tail 的位置，将句子分为三段，做 piece wise max pooling。如果句子本身无法分为三段，就无法用统一的预处理方式处理句子。
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比如句子为：
杭州西湖，不管怎么分隔都不能分隔为三段。 -
原文分隔三段的方式为：
[...head, ..., tail....]，当然也可以分隔为：[..., head...tail, ....]，或者[...head, ...tail, ....]或者[..., head..., tail...]等。具体效果没多少区别。
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PCNN 为什么不比 CNN 好，甚至更差？？
- 本人在跑百度的数据集，也发现 PCNN 效果并没有想象中的比 CNN 有提升，甚至大多时候都不如 CNN 那种直接 max pooling的结果。百度的 ARNOR 结果也是 PCNN 并不一定比 CNN 好。
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使用语言预训练模型时，在线安装下载模型比较慢，更建议提前下载好，存放到
pretrained文件夹内。具体存放文件要求见文件夹内的readme.md。 -
数据量较小时，直接使用如12层的 BERT，效果并不理想。此时可采取一些处理方式改善效果：
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数据量较小时层数调低些，如设置为2、3层。
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按照 BERT 训练方式，对新任务语料按照语言模型方式预训练。
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在单句上使用 GCN 时，需要先做句法分析，构建出词语之间的邻接矩阵（句法树相邻的边值设为1，不相邻为0）。
目前使用的是pyhanlp 在多句时效果也不理想，很多时候把整个单句当作一个节点。pyhanlp工具构建语法树。这个工具需要按照 java 包，具体使用见 pyhanlp 的介绍。
- 重构代码，将模型可复用部分单独提取出来
- 添加经典实体关系联合抽取模型
- 添加 web 页面，以供预测输入句子信息可视化
Author: 余海阳
Organization: 浙江大学知识引擎实验室