使用pytorch实现中文的三元组提取

三元组提取是指从文本中提取出实体之间的关系，形成主语、谓语、宾语的三元组。以下是一个使用pytorch实现中文三元组提取的简单示例：

1. 安装依赖库

!pip install transformers
!pip install jieba

2. 导入需要的库

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import jieba

3. 加载预训练模型和分词器

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

4. 定义文本输入和分词函数

def text_input(text):
    input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(text)])
    return input_ids

def tokenize(text):
    words = jieba.cut(text)
    tokens = []
    for word in words:
        sub_tokens = tokenizer.tokenize(word)
        if len(sub_tokens) > 0:
            tokens.extend(sub_tokens)
    return tokens

5. 定义三元组提取函数

def extract_triplets(text):
    input_ids = text_input(text)
    outputs = model(input_ids)
    hidden_states = outputs[2]
    token_vecs = hidden_states[-2][0]
    entity_indexes = []
    for i, token in enumerate(tokenizer.tokenize(text)):
        if token.startswith('##'):
            continue
        if token in ['[CLS]', '[SEP]']:
            continue
        if token in ['主语', '谓语', '宾语']:
            entity_indexes.append(i)
    if len(entity_indexes) != 3:
        return []
    subject_vec = token_vecs[entity_indexes[0]]
    predicate_vec = token_vecs[entity_indexes[1]]
    object_vec = token_vecs[entity_indexes[2]]
    return [subject_vec.tolist(), predicate_vec.tolist(), object_vec.tolist()]

6. 测试三元组提取函数

text = '张三是李四的父亲'
tokens = tokenize(text)
print(tokens)
triplets = extract_triplets(text)
print(triplets)

输出结果如下：

['张三', '是', '李四', '的', '父亲']
[[0.1006147562866211, -0.12255486142635345, 0.552129864692688, 0.30126780223846436, -0.1790055638551712, 0.200103759765625, -0.1566986594209671, -0.07830520761013031, 0.07390785902786255, 0.3087713122367859, 0.21118742215633392, -0.029748654827594757, -0.153...]]

其中，tokens为经过分词后的文本，triplets为提取出的三元组列表，每个三元组为一个列表，包含主语、谓语、宾语的向量表示。