DeepIE: Information Extraction Toolkit based Deep Learning

DeepIE : 基于深度学习的信息抽取工具包

主要内容包括：

• 实体抽取/事件段落抽取/事件主体抽取
• 属性抽取
• 关系抽取 Multi-label Pointer Network(MPN)
• 实体关系联合抽取
• 实体链接
• 事件抽取

涉及的数据领域包含：

• 医疗
• 金融
• 电商
• 法律

Installation

$ git clone https://github.com/loujie0822/DeepIE
$ cd DeepIE

Content 主要目录

主要算法介绍

• 实体抽取/事件段落抽取/事件主体抽取
  •  

• 实体链接

• 关系抽取

• 实体-关系抽取

• 事件抽取

• 评论观点抽取

Performance

任务类别	任务数据	核心策略	dev	test
实体抽取

TODO任务排期

日期	任务	完成情况
1月7日-10日	基本框架设计
1月9日	实体/事件抽取技术总结1
1月10日	实体/实体-关系抽取codes开发
1月10日

开发要点

• 深度学习模型的可复用部分要单独摘出。
  • 特别地，对于BERT等预训练语言模型不要复用
• 对于同一类型任务的数据源要单独处理，统一定义数据输入的scheme。
• 数据集要特别检查是否可以开源。

Reference

1. https://github.com/zjunlp/deepke