开源开放 | DeepKE发布新版本：支持低资源、长篇章、多任务的图谱抽取开源框架（浙江大学）

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开放许可协议：GPL 3.0

贡献者：浙江大学(张宁豫、陶联宽、徐欣、余海洋、叶宏彬、谢辛、陈想、黎洲波、李磊、梁孝转、姚云志、乔硕斐、邓淑敏、张文、郑国轴、陈华钧)，阿里巴巴(熊飞宇、陈辉、陈强)，阿里巴巴达摩院(张珍茹、谭传奇、黄非)

在实际场景的知识图谱中,大量的实体或关系仅具有非常少的三元组,即存在低资源问题。对于大量垂直领域如医疗健康、金融风控等，大量的实体关系三元组知识蕴含在长篇章中不同句子的，且文档中的多个实体之间，往往存在复杂的相互关系。

针对以上挑战，基于原DeepKE工具，本文发布知识抽取工具包新版本。新增低资源、长篇章抽取能力，并扩展到实体识别、属性抽取等多个任务，以统一的接口实现了实体识别、关系抽取、属性抽取模型：

工具新增的主要功能有：

1. 重新封装了全新的Pytorh训练测试接口，并提供了详细的Notebook Tutorial

2. 新增低资源、长篇章（关系）抽取功能

3. 新增实体抽取、属性抽取功能，覆盖更多的知识抽取任务

工具总体设计架构：

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