any readme to get start? #5
Comments
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@lovejasmine Because this method does not work well, so I did not pay attention to update the use of this code, if you want to continue to study, I will update it in the near future. |
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@yuanxiaosc 楼主，加油，继续更新啊，这个方向挺有意义的，期待。。。 |
最近找工作找的焦头烂额，，，，这个代码和 https://github.com/yuanxiaosc/Multiple-Relations-Extraction-Only-Look-Once 使用方法类似，可以尝试运行，但是效果不佳，我目前模型最佳F1值在70+左右。 |
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楼主 我在训练后关系分类只达到了百分之20的准确率 实体识别三个评估值都是0 是哪里出问题了吗 请告诉我一下 谢谢你 |
你可以尝试下上面连接的代码 |
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这个代码我也运行了 看最后提交文件效果也不太好。关系抽取的结果大多数都没有正确输出。是我执行的方法有问题吗？ 我是按照readme 执行的。 还有，请问两个代码评估准确率方法可以共用吗
…------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: "yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction" <notifications@github.com>;
发送时间: 2020年10月23日(星期五) 晚上11:31
收件人: "yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction"<Schema-based-Knowledge-Extraction@noreply.github.com>;
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主题: Re: [yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction] any readme to get start? (#5)
楼主 我在训练后关系分类只达到了百分之20的准确率 实体识别三个评估值都是0 是哪里出问题了吗 请告诉我一下 谢谢你
你可以尝试下上面连接的代码
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建议你直接使用这个，https://github.com/yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction |
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想请问一个问题，第一个关系分类模型预测出了一个句子中可能存在的关系，那么这些关系是相对于哪些实体抽取出来的，还是说根据句子中的动词等词语抽取出来的的而已。如果一个句子存在关系相同的两个实体对，比如A吃了B，C吃了D，那么这个关系重复了在第一个关系分类模型又是如何表达的，这个关系重复的例子中，在第二个实体标注模型ABCD都能够标注出来吗
…------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: "yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction" <notifications@github.com>;
发送时间: 2020年11月6日(星期五) 凌晨0:20
收件人: "yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction"<Schema-based-Knowledge-Extraction@noreply.github.com>;
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主题: Re: [yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction] any readme to get start? (#5)
Closed #5.
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想请问作者一个问题，第一个关系分类模型预测出了一个句子中可能存在的关系，那么这些关系是相对于哪些实体抽取出来的，还是说根据句子中的动词等词语抽取出来的的而已。如果一个句子存在关系相同的两个实体对，比如A吃了B，C吃了D，那么这个关系重复了在第一个关系分类模型又是如何表达的，这个关系重复的例子中，在第二个实体标注模型ABCD都能够标注出来吗 救救孩子吧
…------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: "yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction" <notifications@github.com>;
发送时间: 2020年11月6日(星期五) 凌晨0:20
收件人: "yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction"<Schema-based-Knowledge-Extraction@noreply.github.com>;
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主题: Re: [yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction] any readme to get start? (#5)
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@ztclear 这里预估的关系是指整句话可能含有的关系，无法区分是哪个词语的。这份代码侧重于用一些先验知识，主要是一些统计规律和规则来预测，比如识别出来几个名词，那么就去先查这几个名词各种组合可能的关系，如果查到就直接使用，没有找到再用模型预估的关系。 |
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谢谢你 我了解了 还想请问的一点是，你在跑这个模型时使用的是完整的比赛数据集吗？我现在正在用完整的数据集跑，但是感觉仍然需要很长的时间。是不是应该用github那个模型里面下载时自带的部分数据集呢
…------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: "yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction" <notifications@github.com>;
发送时间: 2020年11月21日(星期六) 晚上8:59
收件人: "yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction"<Schema-based-Knowledge-Extraction@noreply.github.com>;
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主题: Re: [yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction] any readme to get start? (#5)
@ztclear 这里预估的关系是指整句话可能含有的关系，无法区分是哪个词语的。这份代码侧重于用一些先验知识，主要是一些统计规律和规则来预测，比如识别出来几个名词，那么就去先查这几个名词各种组合可能的关系，如果查到就直接使用，没有找到再用模型预估的关系。
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不用等模型训练完，训练过程中保存的模型也是可以拿出来使用的
ztclear <notifications@github.com> 于2020年11月25日周三 上午10:04写道：
… 谢谢你 我了解了
还想请问的一点是，你在跑这个模型时使用的是完整的比赛数据集吗？我现在正在用完整的数据集跑，但是感觉仍然需要很长的时间。是不是应该用github那个模型里面下载时自带的部分数据集呢
------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: "yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction" <
***@***.***>;
发送时间: 2020年11月21日(星期六) 晚上8:59
收件人: "yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction"<
***@***.***>;
***@***.******@***.***>;
主题: Re: [yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction] any readme to
get start? (#5)
@ztclear
这里预估的关系是指整句话可能含有的关系，无法区分是哪个词语的。这份代码侧重于用一些先验知识，主要是一些统计规律和规则来预测，比如识别出来几个名词，那么就去先查这几个名词各种组合可能的关系，如果查到就直接使用，没有找到再用模型预估的关系。
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非常感谢你的指导，但是我现在遇到了一个问题，第一个关系分类模型正确得到了76%左右的准确率，但是第二个实体标注子模型效果仍然不佳，我之前用的是部分数据，以为是训练数据不够造成的，但是我使用完整数据集训练后甚至没有之前效果好，效果如下图，尊却率15.4%，召回率0.2%，F1值0.39% 我尝试了一天多也没有找到原因，所以想请教一下你
…------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: "yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction" <notifications@github.com>;
发送时间: 2020年11月27日(星期五) 中午11:12
收件人: "yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction"<Schema-based-Knowledge-Extraction@noreply.github.com>;
抄送: "空"<541055106@qq.com>;"Mention"<mention@noreply.github.com>;
主题: Re: [yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction] any readme to get start? (#5)
不用等模型训练完，训练过程中保存的模型也是可以拿出来使用的
ztclear <notifications@github.com> 于2020年11月25日周三 上午10:04写道：
> 谢谢你 我了解了
> 还想请问的一点是，你在跑这个模型时使用的是完整的比赛数据集吗？我现在正在用完整的数据集跑，但是感觉仍然需要很长的时间。是不是应该用github那个模型里面下载时自带的部分数据集呢
>
>
>
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> ------------------&nbsp;原始邮件&nbsp;------------------
> 发件人: "yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction" <
> notifications@github.com&gt;;
> 发送时间:&nbsp;2020年11月21日(星期六) 晚上8:59
> 收件人:&nbsp;"yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction"<
> Schema-based-Knowledge-Extraction@noreply.github.com&gt;;
> 抄送:&nbsp;"空"<541055106@qq.com&gt;;"Mention"<mention@noreply.github.com&gt;;
>
> 主题:&nbsp;Re: [yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction] any readme to
> get start? (#5)
>
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> @ztclear
> 这里预估的关系是指整句话可能含有的关系，无法区分是哪个词语的。这份代码侧重于用一些先验知识，主要是一些统计规律和规则来预测，比如识别出来几个名词，那么就去先查这几个名词各种组合可能的关系，如果查到就直接使用，没有找到再用模型预估的关系。
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可以尝试模型调参（比如学习率）和特征工程（比如用规则的方法去除训练数据中的部分噪音）
ztclear <notifications@github.com> 于2020年11月30日周一 下午2:09写道：
… 非常感谢你的指导，但是我现在遇到了一个问题，第一个关系分类模型正确得到了76%左右的准确率，但是第二个实体标注子模型效果仍然不佳，我之前用的是部分数据，以为是训练数据不够造成的，但是我使用完整数据集训练后甚至没有之前效果好，效果如下图，尊却率15.4%，召回率0.2%，F1值0.39%
我尝试了一天多也没有找到原因，所以想请教一下你
------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: "yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction" <
***@***.***>;
发送时间: 2020年11月27日(星期五) 中午11:12
收件人: "yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction"<
***@***.***>;
***@***.******@***.***>;
主题: Re: [yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction] any readme to
get start? (#5)
不用等模型训练完，训练过程中保存的模型也是可以拿出来使用的
ztclear ***@***.***> 于2020年11月25日周三 上午10:04写道：
> 谢谢你 我了解了
>
还想请问的一点是，你在跑这个模型时使用的是完整的比赛数据集吗？我现在正在用完整的数据集跑，但是感觉仍然需要很长的时间。是不是应该用github那个模型里面下载时自带的部分数据集呢
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> ------------------&nbsp;原始邮件&nbsp;------------------
> 发件人: "yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction" <
> ***@***.***&gt;;
> 发送时间:&nbsp;2020年11月21日(星期六) 晚上8:59
> 收件人:&nbsp;"yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction"<
> ***@***.***&gt;;
> ***@***.***&gt;;"Mention"<
***@***.***&gt;;
>
> 主题:&nbsp;Re: [yuanxiaosc/Schema-based-Knowledge-Extraction] any
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> @ztclear
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这里预估的关系是指整句话可能含有的关系，无法区分是哪个词语的。这份代码侧重于用一些先验知识，主要是一些统计规律和规则来预测，比如识别出来几个名词，那么就去先查这几个名词各种组合可能的关系，如果查到就直接使用，没有找到再用模型预估的关系。
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