opennre 使用的基于bert的中文实体关系抽取模型框架是哪一个

opennre使用的基于BERT的中文实体关系抽取模型框架是PyTorch。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它支持动态计算图，使得开发者能够更加灵活地定义模型和计算流程。此外，PyTorch还提供了一组丰富的工具和接口，方便用户进行模型训练和部署。在opennre中，PyTorch被用来构建BERT模型，并通过fine-tuning的方式进行实体关系抽取。

相关问题

opennre 中文关系抽取_基于bert的中文实体关系识别（实体关系抽取）项目开源

非常感谢您的提问。关于opennre中文关系抽取基于BERT的中文实体关系识别，我了解到这是一个非常不错的开源项目，致力于在中文自然语言处理领域进行实体关系抽取。该项目采用BERT作为预训练模型，并使用了多种技术手段对中文文本进行处理，以识别实体和实体之间的关系。如果您有兴趣了解更多，请访问opennre项目的官方网站。

基于Bert的关系抽取模型

可以使用开源的PyTorch-BigGraph (PBG)框架来构建基于Bert的关系抽取模型。PBG是一个高效的图嵌入框架，可以用于训练大规模的图嵌入模型。它支持多种嵌入算法，包括TransE、DistMult、ComplEx等，也可以使用自定义的嵌入算法。在PBG中，可以使用Bert作为嵌入算法之一，来训练关系抽取模型。具体实现细节可以参考PBG的官方文档和代码。