实体关系识别和自然语言处理中的ace 2005 语料，非常珍贵 ACE 2005多语种培训语料库包含完整的英语、阿拉伯语和汉语训练数据，用于2005年自动内容提取(ACE)技术评估。语料库由多种类型的数据组成包括实体、关系和事件，这些数据由语言数据联盟(LDC)标注，并得到ACE计划的支持和LDC的额外援助。

序列到块：通过锚区域网络进行嵌套实体提及检测 这是ACL2019中论文“序列到块：通过锚区域网络进行嵌套实体提及检测”的源代码。 要求 火炬> = 0.4.0 列表== 0.8.3 用法 首先，请解压缩“ data /”中的数据集 焦油zxvf ACE2005.tgz tar zxvf GENIA.tgz 焦油zxvf KBP2017.tgz 然后输入“ src / workspace_ *”目录，运行程序 python main_seq2nugget.py 本文中的超参数保存在

自述文件 这是EMNLP 2019论文《的源代码。 TLNN模型旨在解决触发词不匹配和触发多义性问题。 在此项目中，事件检测是序列标记任务。 有关更多信息，请阅读本文。 要求 Python 3.6 火炬0.3.0 CUDA 0.9 脾气暴躁的 数据集 本文中的数据集是ACE2005和KBP Eval 2017 。 根据最不发达国家的条款，我们不能将数据共享给第三方。 但是，如果您拥有LDC许可证，则可以获取具有LDC编号的两个数据集： ACE 2005： LDC2006T06 2017