基于Pytorch和torchtext的自然语言处理深度学习框架，包含序列标注、文本分类、句子关系、文本生成、结构分析、五大功能模块，已实现了命名实体识别、中文分词、词性标注、语义角色标注、情感分析、关系抽取、语言模型、文本相似度、文本蕴含、依存句法分析、词向量训练、聊天机器人、机器翻译、文本摘要等功能。框架功能丰富，开箱可用，极易上手！基本都是学习他人实现然后自己修改融合到框架中，没有细致调参，且有不少Bug～

Entity and Relation Extraction Based on TensorFlow and BERT. 基于TensorFlow和BERT的管道式实体及关系抽取，2019语言与智能技术竞赛信息抽取任务解决方案。Schema based Knowledge Extraction, SKE 2019

中文实体关系抽取，pytorch，bilstm+attention

哈工大bert上fine turning ，中文人物关系抽取任务准确率0.97

近年来事件抽取方法总结，包括中文事件抽取、开放域事件抽取、事件数据生成、跨语言事件抽取、小样本事件抽取、零样本事件抽取等类型，DMCNN、FramNet、DLRNN、DBRNN、GCN、DAG-GRU、JMEE、PLMEE等方法

此项目完成了关于 NLP-Beginner：自然语言处理入门练习 的所有任务，所有代码都经过测试,可以正常运行。