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基於 TensorFlow 的實體及關係抽取，2019語言與智能技術競賽信息抽取（實體與關係抽取）任務解決方案。
給定schema約束集合及句子sent，其中schema定義了關係P以及其對應的主體S和客體O的類別，例如（S_TYPE:人物，P:妻子，O_TYPE:人物）、（S_TYPE:公司，P:創始人，O_TYPE:人物）等。任務要求參評系統自動地對句子進行分析，輸出句子中所有滿足schema約束的SPO三元組知識Triples=[(S1, P1, O1), (S2, P2, O2)…]。輸入/輸出: (1) 輸入:schema約束集合及句子sent (2) 輸出:句子sent中包含的符合給定schema約束的三元組知識Triples
例子 輸入句子： "text": "《古世》是連載於雲中書城的網絡小說，作者是未弱"
輸出三元組： "spo_list": [{"predicate": "作者", "object_type": "人物", "subject_type": "圖書作品", "object": "未弱", "subject": "古世"}, {"predicate": "連載網站", "object_type": "網站", "subject_type": "網絡小說", "object": "雲中書城", "subject": "古世"}]}
數據簡介本次競賽使用的SKE數據集是業界規模最大的基於schema的中文信息抽取數據集，其包含超過43萬三元組數據、21萬中文句子及50個已定義好的schema，表1中展示了SKE數據集中包含的50個schema及對應的例子。數據集中的句子來自百度百科和百度信息流文本。數據集劃分為17萬訓練集，2萬驗證集和2萬測試集。其中訓練集和驗證集用於訓練，可供自由下載。
項目代碼和數據集 獲取：關注微信公眾號 datayx 然後回復 文本標註 即可獲取。
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「信息抽取」任務冠軍隊伍報告
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