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https://github.com/JavaStudenttwo/ccks_kg

ccks2020基于本体的金融知识图谱自动化构建技术评测第五名方法总结
https://github.com/JavaStudenttwo/ccks_kg

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ccks2020基于本体的金融知识图谱自动化构建技术评测第五名方法总结

# 方法说明

该代码方法用到了开源工具Hanlp，和官方的预训练模型bert-base-chinese。

项目目录结构如下：

![](images/d1.PNG)

其中expirement_attr、expirement_er和expirement_re三个文件夹下分别是做评测过程中进行的一些相关实验，data文件夹下存放的评测数据。

## 1.实体抽取方法

通过Hanlp实体识别工具，抽取“人物”和“机构”两种类型的实体。

通过规则，抽取“研报“，“文章“，“风险“，“ 机构“四种类型的实体。

除了规则匹配外，还可以采用远程监督的方法，主要用于抽取研报中的实体，具体流程如下图所示：

![](images/d2.PNG)

1.使用规则和外部工具抽取一部分实体

2.将原始数据平均分成两半，一半用于训练，一半用于测试，对用于训练的一半数据使用远程监督进行标注

3.采用将远程监督方法标注的数据按4:1划分，分别作为训练和验证集，训练模型

4.使用上一步训练出的模型在测试集上进行预测，抽取出一部分实体

5.查看是否达到中止循环的条件，达到条件后中止

6.通过规则匹配的方法筛选掉一些实体，剩下的实体加入种子知识图谱，然后从第2步开始，重复上一次训练，迭代进行实体抽取

## 2.属性抽取方法

使用规则匹配的抽取方法

## 3.关系抽取方法

使用规则匹配的抽取方法

# 程序运行说明

需要先安装python3.7和pytorch1.3

然后需要使用以下命令安装相关依赖库：

```
pip install jieba
pip install hanlp
pip install pytorch_pretrained_bert
```

使用如下命令启动程序：

```
python main.py
```

最终结果存放在

output文件夹下，名称为answers.json