Re-BERT est un projet d'extraction de relations entre entités dans du texte, utilisant différents types de modèles BERT. Il permet de détecter et d'extraire des relations spécifiques entre des entités nommées, telles que des personnes, des organisations ou des lieux, dans des données textuelles. Re-BERT est particulièrement utile pour l'analyse de données biomédicales, où il peut aider à identifier des relations entre des molécules, des gènes ou des maladies.

Ce projet consiste en une méthode d'extraction de relations dans des données biomédicales en injectant des embeddings de graphes de connaissances (RotatE) dans BERT. Il fournit également des outils pour préparer les données en vue de leur utilisation dans l'apprentissage automatique en biomédecine.