def relationExtraction(): st.header("关系抽取") st.info("请输入要进行关系抽取的句子，会返回关系抽取的结果！") sentence_info = st.text_input("请输入要关系抽取的句子") st.write('关系抽取结果： ' + res_str) 补充上述代码，用streamlit和jieba实现关系抽取功能，要求准确率高

好的，以下是一个简单的关系抽取的 Streamlit 应用程序，使用了 Jieba 和 OpenIE 工具库：

import openai
import jieba
import streamlit as st

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def extract_relations(sentence):
    # 对句子进行分词
    words = list(jieba.cut(sentence))
    # 构造 OpenIE 输入格式
    input_str = " ".join(words)
    # 调用 OpenIE 进行关系抽取
    result = openai.Completion.create(
        engine="davinci",
        prompt=f"Extract the relations from the following text: {input_str}\n\n",
        max_tokens=2048,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )
    # 从 OpenIE 输出中提取关系抽取结果
    relations = []
    for answer in result.choices[0].text.split("\n"):
        if answer.strip():
            relation = answer.strip().split("\t")
            relations.append(relation)
    return relations

def main():
    st.title("关系抽取应用")
    sentence = st.text_input("请输入要进行关系抽取的句子")
    if sentence:
        # 进行关系抽取
        relations = extract_relations(sentence)
        if relations:
            # 显示关系抽取结果
            st.write("关系抽取结果：")
            for r in relations:
                st.write(f"- {r[0]} -> {r[1]} ({r[2]})")

if __name__ == "__main__":
    main()

在这个应用程序中，我们使用了 OpenAI GPT-3 引擎进行关系抽取，使用 Jieba 进行分词。为了提高准确率，可以考虑使用一些其他的工具库和技术，例如命名实体识别（Named Entity Recognition）、依存句法分析（Dependency Parsing）等。