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Awesome GitHub RepositoriesEvent Extraction
Identifying event types, trigger words, and argument roles from unstructured text.
Distinct from Event Extraction: Existing candidates focus on system logs or specific blockchain events rather than general NLP event extraction
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Awesome Event Extraction GitHub Repositories
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- zjunlp/deepke
zjunlp/DeepKE
4,433Auf GitHub ansehenDeepKE ist ein Toolkit und Framework zur Wissensextraktion, das darauf ausgelegt ist, unstrukturierte Texte in strukturierte Wissensgraphen zu transformieren. Es bietet eine Pipeline zur Identifizierung und Klassifizierung benannter Entitäten, semantischer Beziehungen und Ereignisse und konvertiert rohe Datensätze in strukturierte Tripel. Das Projekt nutzt Large Language Models als Tool-Caller durch ein standardisiertes Kontextprotokoll, um automatisierte Datenextraktionsprozesse voranzutreiben. Es unterstützt schema-gesteuerte Extraktion über mehrere Domänen und zweisprachige Texte hinweg und verwendet gemeinsame Entitäts- und Beziehungsextraktion, um Komponenten in einer einzigen strukturierten Ausgabe zu identifizieren. Das Toolkit umfasst Funktionen für Modelltraining und Fine-Tuning, Hyperparameter-Optimierung und Datenvorbereitung via Distant Supervision und automatisierter Beziehungslabeling. Es bietet zudem verteiltes GPU-Training, Modell-Speicheroptimierung durch Quantisierung und die Möglichkeit, trainierte Modelle als Inference-Services über API-Endpunkte bereitzustellen.
Identifies event types, trigger words, and argument roles from unstructured text to structure event-based data.
Python
