基于BiLSTM,LSTM模型和CNN模型关系识别 完整代码+数据集

中文采用自主的一些数据集， 英文采用 SemEval2010_task8 数据 采用keras TensorFlow Backend 关系类型如下：

部分-整体(e1,e2)

部分-整体(e2,e1)

内容-容器(e1,e2)

内容-容器(e2,e1)

产品-生产者(e1,e2)

产品-生产者(e2,e1)

成员-组织(e1,e2)

1. 关系中文

中文识别直接采用tw_word2vec/output_zh.py脚本执行 采用BiLSTM,LSTM模型和CNN模型两个版本 代码中直接修改

中文启动见 trainer.py：

cd tw_word2veclocalhost:tw_word2vec tw$ python trainer.py

    config = Configuration(        position_matrix_file_path="../data/posi_matrix.npy",        word2vec_file_path="../data/needed_zh_word2vec.pkl"