大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战27-Pytorch框架+BERT实现中文文本的关系抽取，关系抽取任务是一项重要的任务，其核心是从一段自然语言文本中抽取实体之间具有的关系。随着深度学习的发展，很多预训练模型在关系抽取任务上取得了显著的成果，其中BERT模型是其中的佼佼者。本文将基于Pytorch框架下的BERT模型，介绍如何实现中文关系抽取任务。
一、 数据结构示例
在这一部分，我们首先给出示例数据结构。假设我们有一段中文文本，里面包含了若干关系。示例文本如下：
陈明，男，1993年6月出生，研究生学历，2016年参加工作，现任微学AI有限公司总经理。
我们需要从这段文本中抽取出实体之间的关系。为了实现这个任务，我们需要构建一个数据集，每个数据点包含以下信息：
- token_ids：文本中每个字的ID，这些ID将映射到BERT模型的词汇表中
- attention_mask：一个由0和1组成的列表，用于指示哪些字是padding
- token_type_ids：用于区分句子中的不同类型（例如问题和答案）
- start_positions：一个一维list，表示每个实体的起始位置
- end_positions&#
