fractalego/fewrel-zero-shot
fractalego
Pregunta y respuesta
Este es un extractor de relaciones zero-shot basado en el artículo 'Explorando el límite zero-shot de FewRel'. Esta versión utiliza el modelo Bert Large + SQUAD. El extractor de relaciones utiliza descripciones de Wikidata para representar la forma superficial de la relación. Los resultados se prueban en el conjunto de datos FewRel 1.0, que proporciona un excelente marco para entrenar y evaluar el sistema de aprendizaje zero-shot propuesto en inglés. Esta arquitectura de extractor de relaciones explota el conocimiento implícito de un modelo de lenguaje a través de un enfoque de preguntas y respuestas.
Como usar
$ pip install zero-shot-re
from transformers import AutoTokenizer
from zero_shot_re import RelTaggerModel, RelationExtractor
model = RelTaggerModel.from_pretrained("fractalego/fewrel-zero-shot")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fractalego/fewrel-zero-shot")
relations = ['título nobiliario', 'fecha de fundación', 'ocupación de una persona']
extractor = RelationExtractor(model, tokenizer, relations)
ranked_rels = extractor.rank(text='John Smith recibió un OBE', head='John Smith', tail='OBE')
print(ranked_rels)
con resultados
[('título nobiliario', 0.9690611883997917),
('ocupación de una persona', 0.0012609362602233887),
('fecha de fundación', 0.00024014711380004883)]```
Funcionalidades
- Extractor de relaciones zero-shot
- Basado en el modelo Bert Large + SQUAD
- Utiliza descripciones de Wikidata
- Probado en el conjunto de datos FewRel 1.0
- Utiliza un enfoque de preguntas y respuestas
Casos de uso
- Extracción de relaciones de títulos nobiliarios
- Determinación de fechas de fundación a partir de texto
- Identificación de ocupaciones de personas a partir de texto