在自然语言处理领域,命名实体识别(NER)是一个重要的任务,旨在识别文本中的特定实体,如人名、地名、组织名等。近年来,深度学习模型在NER任务中取得了显著的成功。其中,BERT、Bi-LSTM和条件随机场(CRF)是常见的模型组合。1. BERT模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练的深度双向T...
2） BiLSTM-CRF模型的特点 端到端的模型，通常是双向的LSTM模型来捕获单词基于上下文的特征，经过lstm模...
命名实体识别(NER)作为序列标注问题，广泛应用于自然语言处理领域。常见的模型包括传统的CRF模型、LSTM-CRF模型以及BERT-BILSTM-CRF模型。这些模型在实现上各有特点，下面简要介绍它们的主要区别及特点。传统的CRF模型是一种判别式模型，通过大规模语料库训练，学习序列标注过程中的条件概率。它不仅考虑输入状...
基于Bi-LSTM与CRF实现中文命名实体识别任务 基于Bi-LSTM与CRF实现中文命名实体识别任务 588 0 0 茶什i | 机器学习/深度学习 自然语言处理 安全 BERT 蒸馏在垃圾舆情识别中的探索 近来BERT等大规模预训练模型在 NLP 领域各项子任务中取得了不凡的结果,但是模型海量参数,导致上线困难,不能满足生产需求。舆情审...
对于命名实体识别的任务，BERT实现起来也是非常简单。只需要对最后一层的每个单词预测对于的实体标记即可。...
在实际应用中,为了进一步提高模型性能,你可以尝试使用更复杂的模型架构(如BERT+Bi-LSTM+CRF),或者使用其他技术(如数据增强、迁移学习)来改进模型。同时,也要注意处理过拟合、泛化能力等问题。总之,通过Keras使用BERT模型可以让你更加便捷地开展NLP任务。通过了解BERT的基本原理、安装和加载预训练模型、微调等步骤,你将...
传统分词算法主要有基于字符串匹配的正向/逆向/双向最大匹配;基于理解的句法和语义分析消歧;基于统计的互信息/CRF方法(WordEmbedding+Bi-LSTM+CRF方法逐渐成为主流)。 而停用词是文本中一些高频的代词、连词、介词等对文本分类无意义的词,通常维护一个停用词表,特征提取过程中删除停用表中出现的词,本质上属于特征选择...
使用rnn,lstm,gru,fasttext,textcnn,dpcnn,rnn-att,lstm-att,bert,bert-cnn,bert-rnn,bert-rcnn,han,xlnet等等做文本分类,以及对比 - niushixiong/text_classification
1.首先一点是在不finetune的情况下，cosine similairty绝对值没有实际意义，bert pretrain计算的cosine ...
微调后，以做NER任务，比如输入“my dog is cute.he likes playing”中，dog就是实体单词。比如做...