MATLAB实现的级联二元标记关系三元组抽取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用新型级联二元标记框架，从非结构化文本中高效抽取关系三元组。通过两级标记策略：首轮识别句中实体，次轮判定实体间关系，有效解决三元组重叠问题，提升抽取准确性与效率。

详 情 说 明

基于级联二元标记框架的关系三元组抽取系统

项目介绍

本项目实现一种新型级联二元标记框架（Cascade Binary Tagging Framework），专为解决非结构化文本中关系三元组抽取任务而设计。通过创新的两级标记机制，系统能够高效识别（实体1，关系，实体2）形式的结构化知识，有效处理三元组重叠问题（如单一主体对应多个客体或多个关系）。该系统适用于知识图谱构建、信息提取、智能问答等自然语言处理应用场景。

功能特性

• 级联二元标记机制：采用两阶段抽取流程，首轮识别所有主体实体，第二轮针对每个主体预测对应的关系及客体实体
• 重叠三元组处理：有效解决SPO（主体-关系-客体）重叠问题，支持一对多、多对多关系抽取
• 多关系联合学习：基于BERT的上下文编码器，同步学习实体识别与关系分类任务
• 标准化输入输出：支持文本句子数组输入，输出结构化的三元组表格数据

使用方法

输入格式

• 支持字符串数组或文本文件输入
• 示例输入：["京剧起源于北京，是中国的传统文化之一", "马斯克创立了特斯拉和SpaceX公司"]
• 预处理要求：文本需进行分词和长度标准化处理（如padding至统一长度）

输出格式

输出为结构化的三元组表格，每个三元组包含三个字段： | 字段名 | 说明 | |-------|------| | subject_entity | 主体实体名称 | | relation | 关系类型标签 | | object_entity | 客体实体名称 |

示例输出： | subject_entity | relation | object_entity | |----------------|----------|---------------| | 京剧 | 起源地 | 北京 | | 马斯克 | 创立 | 特斯拉 | | 马斯克 | 创立 | SpaceX |

系统要求

• Python 3.7+
• PyTorch 1.8+
• Transformers库（BERT预训练模型）
• 内存：建议8GB以上
• 支持GPU加速（推荐）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括文本预处理模块、BERT编码器初始化、级联二元标记框架的执行控制、实体识别与关系分类的协同处理机制、以及结果后处理与输出格式化功能。该文件整合了数据加载、模型推理和结果生成的全链路操作，是系统运行的中央调度单元。