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基于深度学习的实体关系提取

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发表于 2021-4-2 14:41:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
本项目针对舆情食品安全领域进行实体关系的抽取,工程主要分为爬虫、数据清洗、数据标注、模型的训练、模型的预测,关系抽取采用的是TextCNN。下面介绍下工程的开发逻辑。

1、介绍下整体的工程架构





2、介绍下爬虫和数据处理部分,都放在data目录下面:





3、针对清洗后的数据,需要进行数据的标注,后面提供给深度学习模型训练:





4、定义CNN模型网络结构:





5、进行模型的训练,最终的准确率在训练集和测试集上达到75到80左右





6、模型的预测结果如下。





摘要:从提取结果来看,效果是可能的。如果需要数据集,可以邮寄:sessioncookies@163.com,欢迎光临三联!后面会有更多着陆的NLP实战。谢谢您对公众号的关心。(微信搜索公众号就可以了,不定期推送干物就可以了。):知识地图NLP
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