本项目目前只实现了论文中的CNN+ATT方法,PCNN+ATT方法正在复现中。且由于搭建模型后不能自动传导梯度,反向传播算法是参考源代码手动实现的,训练过程比较慢。
使用Tensorflow2复现2016年ACL中的经典论文Neural Relation Extraction with Selective Attention over Instances
论文源代码地址
OS: WIN 10
Python: 3.7
Tensorflow-gpu: 2.2.0
CUDA: 10.2
GPU: GTX 1050
init.py 处理数据
CNN_ATT_train.py 训练CNN+ATT模型
CNN_ATT_test.py 测试CNN+ATT模型的效果
ResultPolt 绘制PR图
ps: 以下为取得上图效果中的模型文件,下载后将文件全部解压至model文件夹即可。
链接:https://pan.baidu.com/s/1c260BA_BsHz-EL9B5_NaCA
提取码:p0k6