关于re 文档级别抽取预测结果的问题

zjunlp / DeepKE

[EMNLP 2022] An Open Toolkit for Knowledge Graph Extraction and Construction

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Closed Danmo121 closed 4 months ago

Danmo121 commented 4 months ago

我使用现有的英文数据进行训练，在使用test数据结果预测时，结果中只有： "title": ， "h_idx": , "t_idx": , "r": "", 但是没有evidence或者sent id，正常应该是得有evidence吧。请赐教，谢谢！
另外还有一个问题请教，在train.yaml文件中，有这两个参数： num_class: 97 num_labels: 4 其中，num_class代表了关系种类的数量，那么num_labels是什么的数量，有点不太明白，谢谢！

zxlzr commented 4 months ago

您好，请问您使用的是deepke中哪个方法？麻烦您提供一些细节便于我们帮助您

Danmo121 commented 4 months ago

您好，请问您使用的是deepke中哪个方法？麻烦您提供一些细节便于我们帮助您您好，就是使用re中DeepKE\example\re\document 篇章级别的关系抽取方法，就是使用咱们提供的DocRED数据。也是按照现有的代码正常训练和预测的。

njcx-ai commented 4 months ago

您好，非常感谢您对我们工作的关注。

test数据结果预测的是实体对之间的关系，这里应该不涉及sent_id。
num_class代表了关系种类的数量，num_labels表示的应该是论文中公式10-11中的balanced softmax类别，您可以在源码里看一下具体细节。

Danmo121 commented 4 months ago

感谢解答，关于num_labels我明白了，看了一下h_idx是头实体，t_idx是尾实体，r是关系。h_idx t_idx是指在vertexSet中的索引，之前误认为是pos[]了。再次感谢