CasRel关系抽取模型代码结构详解
该思维导图描述了CasRel类及其内部方法。CasRel类主要用于关系抽取，包含初始化(B初始化)、文本编码(get_encoded_text)、主体识别(get_subs)、特定主体客体识别(get_objs_for_specific_sub)和前向传播(Forward)五个核心步骤。其中，主体和客体识别均基于BERT模型的输出，并分别使用了预测头尾位置的层。 B部分概述了模型搭建过程，包括加载预训练BERT模型、冻结参数以及定义主体和客体预测层。 整体流程清晰地展现了CasRel关系抽取模型的架构和运行机制。
源码
# CasRel关系抽取模型代码结构详解
## A 核心步骤
### B 初始化 constructor
#### B1 初始化参数
#### B2 模型设置
### C 文本编码 get_encoded_text
#### C1 输入: input_ids, mask
##### C1a 解析输入
##### C1b 生成掩码
#### C2 输出: encoded_text
##### C2a 获得编码文本
##### C2b 处理编码结果
### D 主体识别 get_subs
#### D1 输入: encoded_text
##### D1a 特征提取
##### D1b 识别主体信息
#### D2 输出: pred_sub_head, pred_sub_tail
##### D2a 预测首位置
##### D2b 预测尾位置
### E 客体识别 get_objs_for_specific_sub
#### E1 输入: encoded_text, sub_head_seq, sub_tail_seq
##### E1a 提取主体特征
##### E1b 结合文本信息
#### E2 输出: pred_obj_head, pred_obj_tail
##### E2a 预测客体首位置
##### E2b 预测客体尾位置
#### E3 主体首尾向量与文本向量融合
##### E3a 融合策略
##### E3b 生成融合向量
#### E4 预测客体首尾位置及关系
##### E4a 关系推断
##### E4b 输出关系信息
### F 前向传播 Forward
#### F1 按顺序调用初始化方法
##### F1a 调用构造函数
##### F1b 设置初始状态
#### F2 实现forward
##### F2a 前向传播逻辑
##### F2b 输出最终结果
## B 模型搭建过程
### B1 加载预训练BERT模型
#### B1a 下载模型
#### B1b 载入权重
### B2 冻结BERT参数
#### B2a 冻结策略
#### B2b 冻结层选择
### B3 定义主体首尾预测层
#### B3a 建立预测机制
#### B3b 选择激活函数
### B4 定义客体首尾及关系预测层
#### B4a 客体预测架构
#### B4b 关系预测模块
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