awesome-repositories.com
ब्लॉग
MCP
awesome-repositories.com

AI-संचालित खोज के साथ बेहतरीन ओपन-सोर्स रिपॉजिटरी खोजें।

एक्सप्लोर करेंक्यूरेटेड खोजेंओपन-सोर्स विकल्पसेल्फ-होस्टेड सॉफ्टवेयरब्लॉगसाइटमैप
प्रोजेक्टMCP सर्वरहमारे बारे मेंहम रैंकिंग कैसे करते हैंप्रेस
कानूनीगोपनीयताशर्तें
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·
yuanxiaosc avatar

yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction

0
View on GitHub↗
1,231 स्टार्स·269 फोर्क्स·Python·9 व्यूज़yuanxiaosc.github.io/2019/05/17/多关系抽取研究↗

Entity Relation Extraction

Entity-Relation-Extraction एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जिसे असंरचित टेक्स्ट के भीतर एंटिटीज और उनके तार्किक कनेक्शन की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक पाइपलाइन के रूप में कार्य करता है जो डीप लर्निंग मॉडल्स और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करके रॉ दस्तावेजों को संरचित नॉलेज ग्राफ में बदल देता है।

यह प्रोजेक्ट एक स्कीमा-संचालित दृष्टिकोण के माध्यम से खुद को अलग करता है, जो आउटपुट स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए निकाले गए डेटा को पूर्व-निर्धारित रिलेशनल टेम्प्लेट पर मैप करता है। यह एक बहु-चरणीय प्रक्रिया का उपयोग करता है जो एंटिटी सीमाओं को रेखांकित करने और उनके बीच संबंधों को वर्गीकृत करने के लिए सीक्वेंस-लेबलिंग टोकन क्लासिफिकेशन को कॉन्टेक्स्टुअल एन्कोडिंग के साथ जोड़ती है।

टूलकिट प्री-ट्रेंड लैंग्वेज मॉडल्स को फाइन-ट्यून करने और कंप्यूटेशनल ग्राफ के माध्यम से डेटा को व्यवस्थित करने के लिए घटक प्रदान करती है। इसमें निष्कर्षण प्रक्रिया की सटीकता को सत्यापित करने के लिए ग्राउंड ट्रुथ डेटासेट के खिलाफ मॉडल परफॉरमेंस का मूल्यांकन करने के लिए उपयोगिताएँ शामिल हैं।

Features

  • Entity and Relation Extraction - Identifies specific entities and determines logical connections between them using a multi-stage classification pipeline.
  • Natural Language Entity Extraction - Transforms raw documents into structured knowledge graphs by identifying entities and their logical connections.
  • Knowledge Graph Construction - Populates structured databases by automatically extracting relationships between entities from large volumes of text.
  • Schema-Driven Mappings - Structures extracted data according to predefined relational templates to ensure output conforms to specific domain requirements.
  • Transformer Encoders - Processes input text through deep bidirectional layers to generate rich vector representations.
  • Information Extraction - Sequences specialized models to identify entities and classify their logical connections within unstructured text.
  • BERT Fine-Tuning - Adapts pre-trained language models to perform specialized sequence labeling and classification tasks.
  • Graph Schema Extractions - Maps unstructured text into structured knowledge graphs based on predefined entity and relation schemas.
  • Machine Learning Pipelines - Builds multi-stage workflows that process raw data through classification and labeling models.

स्टार हिस्ट्री

yuanxiaosc/entity-relation-extraction के लिए स्टार हिस्ट्री चार्टyuanxiaosc/entity-relation-extraction के लिए स्टार हिस्ट्री चार्ट

AI सर्च

और अधिक बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें

अपनी ज़रूरत को सरल भाषा में बताएं — AI हजारों क्यूरेटेड ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स को प्रासंगिकता के आधार पर रैंक करता है।

Start searching with AI

Entity Relation Extraction को शामिल करने वाली क्यूरेटेड खोजें

चुनिंदा कलेक्शन जहाँ Entity Relation Extraction दिखाई देता है।
  • Named Entity रिकग्निशन और एक्सट्रैक्शन

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

yuanxiaosc/entity-relation-extraction क्या करता है?

Entity-Relation-Extraction एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जिसे असंरचित टेक्स्ट के भीतर एंटिटीज और उनके तार्किक कनेक्शन की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक पाइपलाइन के रूप में कार्य करता है जो डीप लर्निंग मॉडल्स और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करके रॉ दस्तावेजों को संरचित नॉलेज ग्राफ में बदल देता है।

yuanxiaosc/entity-relation-extraction की मुख्य विशेषताएं क्या हैं?

yuanxiaosc/entity-relation-extraction की मुख्य विशेषताएं हैं: Entity and Relation Extraction, Natural Language Entity Extraction, Knowledge Graph Construction, Schema-Driven Mappings, Transformer Encoders, Information Extraction, BERT Fine-Tuning, Graph Schema Extractions।

yuanxiaosc/entity-relation-extraction के कुछ ओपन-सोर्स विकल्प क्या हैं?

yuanxiaosc/entity-relation-extraction के ओपन-सोर्स विकल्पों में शामिल हैं: luopeixiang/named_entity_recognition — Named entity recognition is a natural language processing library that implements statistical and neural sequence… macanv/bert-bilstm-crf-ner — This project is a named entity recognition framework and TensorFlow-based natural language processing model. It… facebook/duckling — Duckling is a deterministic named entity recognizer and natural language entity extractor. It transforms unstructured… ownthink/knowledgegraphdata — KnowledgeGraphData is a collection of structured datasets and corpora designed to provide a foundational layer for… thunlp/opennre — OpenNRE is a natural language processing library and neural relation extraction framework designed to transform… bojone/bert4keras — bert4keras is a lightweight reimplementation of the BERT transformer architecture for the Keras deep learning…

Entity Relation Extraction के ओपन-सोर्स विकल्प

समान ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स, जो Entity Relation Extraction के साथ साझा की गई सुविधाओं के आधार पर रैंक किए गए हैं।
  • luopeixiang/named_entity_recognitionluopeixiang का अवतार

    luopeixiang/named_entity_recognition

    2,286GitHub पर देखें↗

    Named entity recognition is a natural language processing library that implements statistical and neural sequence labeling models to extract entities from text. The toolkit provides implementations for hidden Markov models, conditional random fields, and bidirectional recurrent neural networks combined with conditional random field layers. The library supports training machine learning models on annotated training corpora using maximum likelihood estimation for parameter and transition structure estimation. It includes ensemble majority voting consensus strategies to combine independent outpu

    Pythonbi-lstmbi-lstm-crfchinese-ner
    GitHub पर देखें↗2,286
  • macanv/bert-bilstm-crf-nermacanv का अवतार

    macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER

    4,904GitHub पर देखें↗

    This project is a named entity recognition framework and TensorFlow-based natural language processing model. It provides a pipeline for adapting pre-trained language models to specific entity recognition and text classification tasks. The system implements a sequence labeling architecture that combines transformer-based embeddings with bidirectional sequence modeling and conditional random field decoding. It includes tools for fine-tuning model weights and training the network to identify and categorize entities within unstructured text. The framework also includes a client-server architectu

    Python
    GitHub पर देखें↗4,904
  • facebook/ducklingfacebook का अवतार

    facebook/duckling

    4,292GitHub पर देखें↗

    Duckling is a deterministic named entity recognizer and natural language entity extractor. It transforms unstructured text into machine-readable data by mapping language-specific input strings to universal structured formats. The system utilizes a rule-based engine and composable language rules to resolve entities without relying on probabilistic models. It supports multilingual text parsing across various regional locales, employing a logic-driven approach to normalize diverse natural language expressions into standardized numeric values. The project covers the extraction and normalization

    Haskell
    GitHub पर देखें↗4,292
  • ownthink/knowledgegraphdataownthink का अवतार

    ownthink/KnowledgeGraphData

    5,181GitHub पर देखें↗

    KnowledgeGraphData is a collection of structured datasets and corpora designed to provide a foundational layer for cognitive intelligence and artificial intelligence systems. It primarily consists of large-scale Chinese knowledge graph datasets, including entity-relation data and NLP training sets used to drive semantic understanding and automated question answering. The project focuses on the construction and export of massive entity-attribute-value graphs, organizing knowledge into portable formats. It provides specialized domain partitioning to tailor information retrieval for professional

    Python
    GitHub पर देखें↗5,181
Entity Relation Extraction के सभी 30 विकल्प देखें→