DeepKE：基于深度学习的开源中文知识图谱抽取框架
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepKE DeepKE是一个基于深度学习的开源中文知识图谱抽取与构建工具，由浙江大学自然语言处理实验室打造。该框架支持多种场景下的知识抽取，包括标准全监督、低资源少样本、文档级和多模态设置，实现了命名实体识别、关系抽取和属性抽取三大核心功能。
技术架构与核心功能
DeepKE采用统一的框架设计，为知识抽取的三个主要功能提供了完整的解决方案。其架构包含三个核心组件：
数据模块：包含Tokenizer、Preprocessor和Loader，支持多种数据格式处理 模型模块：由Module、Encoder和Forwarder组成，集成了多种先进的深度学习算法 核心模块：涵盖Training、Evaluation和Prediction全流程
命名实体识别（NER）
能够准确识别文本中的实体及其类型，包括人名、地名、组织机构等。支持标准全监督、少样本和多模态三种模式。
关系抽取（RE）
从非结构化文本中提取实体之间的语义关系，揭示隐藏在文本背后的深层联系。支持标准、少样本、文档级和多模态四种场景。
属性抽取（AE）
捕捉描述实体特征的信息，丰富知识图谱的细节内容。目前主要支持标准全监督模式。
特色功能与创新亮点
多模态支持：DeepKE不仅支持文本处理，还能在图像、音频等多种媒介中提取知识，极大地扩展了知识抽取的应用范围。
低资源处理：针对标注数据稀缺的场景，提供了少样本学习能力，即使在训练数据有限的情况下也能取得良好效果。
cnSchema兼容：特别支持中文知识图谱schema，提供了基于cnSchema的开箱即用模型。
大模型集成：DeepKE-LLM版本集成了大型语言模型，支持基于指令的知识抽取，为传统方法提供了有力补充。
应用场景
DeepKE已在多个行业展现出巨大潜力：
金融领域：帮助银行和金融机构快速梳理客户信息，提高风险管理效率 媒体行业：在海量新闻中迅速提炼关键信息，辅助内容创作和热点追踪 科研教育：助力文献检索，促进跨学科研究合作
快速上手
环境安装
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepKE
conda create -n deepke python=3.8
conda activate deepke
pip install -r requirements.txt
python setup.py install
示例使用
以关系抽取为例：
cd DeepKE/example/re/standard
python run.py # 训练模型
python predict.py # 进行预测
技术优势
易用性：深具人性化的设计使DeepKE易于上手，即使是编程新手也能快速掌握 多功能性：涵盖知识抽取的主要环节，满足各类场景的需求 高性能：依托高效的数据处理能力和优化过的模型，保证了高速稳定的表现 社区支持：活跃的开发者社区持续贡献，不断迭代更新，确保软件的活力与先进性
DeepKE代表了一种新的可能性——将复杂繁琐的知识图谱构建过程转变为一项既智能又有趣的活动。不论你是企业决策者、学术研究员还是技术爱好者，DeepKE都将是你的得力助手，在知识经济浪潮中开启无限可能。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
