chinese-event-extraction-pytorch
一个简单的用pytorch实现中文事件抽取的代码，写得不好，有待提高，希望对大家有所帮助。有问题欢迎留言。
环境
python 3.6
torch==1.0.1
pytorch-pretrained-bert==0.6.2
数据集
数据集是从新闻网站上爬下来，人工标注的，不方便全部公开（虽然也没多少数据，而且标注质量也有待提高），nanhai_data文件夹下显示有10条json数据，以共参考数据格式。可以按照数据格式，更换自己的数据集。贡献人员：Lei Li; Panpan Jin; Kaiwen Wei; Jianwei Lv; Xiaoyu Li。
效果
bert_RNN：
| 识别分类 | P | R | F1 |
|---|---|---|---|
| 触发词识别 | 0.689 | 0.752 | 0.719 |
| 触发词分类 | 0.591 | 0.644 | 0.616 |
| 论元识别 | 0.547 | 0.702 | 0.615 |
| 论元分类 | 0.446 | 0.572 | 0.510 |
运行
运行 run.py
通过序列标注（BIO标签）同时识别分类触发词和实体，将识别分类的触发词特征和实体特征拼接，进行角色分类。
预训练语言模型
bert模型放在bert_pretain目录下，三个文件：
pytorch_model.bin
bert_config.json
vocab.txt
预训练模型下载地址：
bert_Chinese: 模型 https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese.tar.gz
词表 https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese-vocab.txt
来自这里
参考仓库
项目1：https://github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch