首先,将生成的语料按照8∶2的比例划分为训练集和测试集,并对训练集和测试集进行关系标注。针对训练集语料中的头实体、尾实体和所在句子,以关系为标签,训练基于注意力机制的双向长短期记忆网络的关系抽取模型。再使用测试集对训练好的模型进行测试,计算模型抽取出的关系与人工标注的关系之间的准确率、召回率和f值。最后使用训练好的模型对剩余语料进行关系抽取。完成基于注意力机制的双向长短期记忆网络算法的关系抽取流程。请将上段改写

首先将生成的语料按照8∶2的比例分为训练集和测试集，并进行关系标注。针对训练集中的头实体、尾实体和所在句子，以关系为标签训练基于注意力机制的双向长短期记忆网络关系抽取模型。接着，使用测试集对训练好的模型进行测试，计算模型抽取出的关系与人工标注的关系之间的准确率、召回率和F值。最后，使用训练好的模型对剩余语料进行关系抽取，完成基于注意力机制的双向长短期记忆网络算法的关系抽取流程。

相关问题

已知语料划分训练集和测试集，已知词向量预训练模型，比较三种深度学习模型完整代码

好的，下面是三种深度学习模型的完整代码，包括数据预处理、模型定义、训练和测试过程。

## 1. 模型一: LSTM

### 1.1 数据预处理

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 读取数据
train_data = pd.read_csv("train.csv")
test_data = pd.read_csv("test.csv")

# 将文本转换为数字序列
tokenizer = Tokenizer(num_words=5000)
tokenizer.fit_on_texts(train_data['text'])

X_train = tokenizer.texts_to_sequences(train_data['text'])
X_test = tokenizer.texts_to_sequences(test_data['text'])

# 对数字序列进行填充
maxlen = 100
X_train = pad_sequences(X_train, padding='post', maxlen=maxlen)
X_test = pad_sequences(X_test, padding='post', maxlen=maxlen)

# 将标签转换为分类
y_train = pd.get_dummies(train_data['label']).values
y_test = pd.get_dummies(test_data['label']).values

### 1.2 模型定义

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Embedding

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(5000, 32, input_length=maxlen))
model.add(LSTM(64))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 打印模型结构
print(model.summary())

### 1.3 训练和测试

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=64)

# 测试模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print("Test loss:", score[0])
print("Test accuracy:", score[1])

## 2. 模型二: CNN

### 2.1 数据预处理

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 读取数据
train_data = pd.read_csv("train.csv")
test_data = pd.read_csv("test.csv")

# 将文本转换为数字序列
tokenizer = Tokenizer(num_words=5000)
tokenizer.fit_on_texts(train_data['text'])

X_train = tokenizer.texts_to_sequences(train_data['text'])
X_test = tokenizer.texts_to_sequences(test_data['text'])

# 对数字序列进行填充
maxlen = 100
X_train = pad_sequences(X_train, padding='post', maxlen=maxlen)
X_test = pad_sequences(X_test, padding='post', maxlen=maxlen)

# 将标签转换为分类
y_train = pd.get_dummies(train_data['label']).values
y_test = pd.get_dummies(test_data['label']).values

### 2.2 模型定义

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(5000, 32, input_length=maxlen))
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(3))
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(3))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(2, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 打印模型结构
print(model.summary())

### 2.3 训练和测试

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=64)

# 测试模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print("Test loss:", score[0])
print("Test accuracy:", score[1])

## 3. 模型三: BERT

### 3.1 数据预处理

import numpy as np
import pandas as pd
from transformers import BertTokenizer

# 读取数据
train_data = pd.read_csv("train.csv")
test_data = pd.read_csv("test.csv")

# 初始化BERT分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 将文本转换为BERT输入格式
X_train = [tokenizer.encode(str(text), add_special_tokens=True) for text in train_data['text']]
X_test = [tokenizer.encode(str(text), add_special_tokens=True) for text in test_data['text']]

# 对BERT输入进行填充和截断
maxlen = 100
X_train = np.array([x[:maxlen] + [0] * (maxlen - len(x)) for x in X_train])
X_test = np.array([x[:maxlen] + [0] * (maxlen - len(x)) for x in X_test])

# 将标签转换为分类
y_train = pd.get_dummies(train_data['label']).values
y_test = pd.get_dummies(test_data['label']).values

### 3.2 模型定义

from transformers import TFBertModel
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dropout, Dense

# 加载BERT模型
bert = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 定义模型
input_ids = Input(shape=(maxlen,), dtype=tf.int32)
inputs = {'input_ids': input_ids}
bert_layer = bert(inputs)[1]
dropout = Dropout(0.2)(bert_layer)
outputs = Dense(2, activation='softmax')(dropout)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 打印模型结构
print(model.summary())

### 3.3 训练和测试

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=64)

# 测试模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print("Test loss:", score[0])
print("Test accuracy:", score[1])

python 获取nltk.corpus()中的一个语料，并以8：2划分为训练集和测试集，计算测试集中每个句子的二元语法和三元语法的平均生成概率 python 直接给出python 代码

以下是获取nltk.corpus()中的brown语料库，并以8:2的比例划分为训练集和测试集，并计算测试集中每个句子的二元语法和三元语法的平均生成概率的Python代码：

import nltk
from nltk.corpus import brown
from nltk import bigrams, trigrams
from nltk.lm.models import Laplace

# 获取brown语料库
sentences = brown.sents()

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(sentences) * 0.8)
train_sents = sentences[:train_size]
test_sents = sentences[train_size:]

# 训练二元语法模型
bigram_model = Laplace(2)
bigram_model.fit(train_sents)

# 训练三元语法模型
trigram_model = Laplace(3)
trigram_model.fit(train_sents)

# 计算测试集中每个句子的二元语法和三元语法的平均生成概率
bigram_prob_sum = 0
trigram_prob_sum = 0
for sent in test_sents:
    bigram_prob_sum += bigram_model.perplexity(sent)
    trigram_prob_sum += trigram_model.perplexity(sent)

avg_bigram_prob = bigram_prob_sum / len(test_sents)
avg_trigram_prob = trigram_prob_sum / len(test_sents)

print("测试集中每个句子的二元语法平均生成概率：", avg_bigram_prob)
print("测试集中每个句子的三元语法平均生成概率：", avg_trigram_prob)

上述代码中，我们首先获取了brown语料库中的所有句子，然后将其按照8:2的比例划分为训练集和测试集。接着，我们使用nltk.lm.models.Laplace来训练二元语法模型和三元语法模型，并使用测试集中的每个句子来计算其二元语法和三元语法的平均生成概率。最后，我们输出了测试集中每个句子的二元语法和三元语法的平均生成概率。