本篇文章将介绍如何使用TensorFlow实现基于BERT预训练的中文命名实体识别。一、模型原理BERT-BiLSTM-CRF模型主要由三部分组成:BERT编码器、BiLSTM网络和CRF层。 BERT编码器:BERT是一种预训练的语言表示模型,能够学习文本中的语义信息。通过使用BERT对输入序列进行编码,可以得到每个词的语义向量表示。 BiLSTM网络:BiLSTM是...
model_pd_dir: 运行模型优化代码后, 经过模型压缩后的存储路径,例如运行上面的命令后改路径下会产生 ner_model.pb 这个二进制文件 mode:NER 或者是BERT这两个模式,类型是字符串,如果是NER,那么就会启动NER的服务,如果是BERT,那么具体参数将和[bert as service] 项目中得一样。 我提供了命名实体识别pb模型下载:...
from transformers import BertTokenizer, BertModel 1. 2. 3. 4. 然后定义一些超参数和模型结构: # 超参数 MAX_LEN = 128 BATCH_SIZE = 32 EPOCHS = 10 LEARNING_RATE = 0.001 # 加载BERT模型和tokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') bert_model = BertModel.from_pret...
① 将语言预训练模型 BERT 应用到中文实体识别中 语言预训练是作为中文实体识别的上游任务, 它把预训练出来的结果作为下游任务 BiLSTM-CRF 的输入, 这就意味着下游主要任务是对预训练出来的词向量进行分类即可, 它不仅减少了下游任务的工作量, 而且能够得到更好的效果; ② BERT 语言预训练模型不同于传统的预训练...
Bert NER在训练时长、模型加载速度、预测速度上都占据了很大的优势,达到工业级的水平,更适合应用在生产环境当中。 综上所述,Bert-BiLSTM-CRF模型在中文命名实体识别的任务中完成度更高。 1.4Bert-NER在小数据集下训练的表现: 1.4.1实验数据: 从5万句(250万字)的中文新闻语料中按文本数据的字数(万字为单位)划分...
内容提示: 基于BERT-BiLSTM-CRF 模型的中文实体识别 ①谢腾, 杨俊安, 刘辉(国防科技大学 电子对抗学院, 合肥 230037)通讯作者: 杨俊安, E-mail: yangjunan@ustc.edu摘 要: 命名实体识别是自然语言处理的一项关键技术. 基于深度学习的方法已被广泛应用到中文实体识别研究中. 大多数深度学习模型的预处理主要注重...
基于BERT的中文命名实体识别任务(BERT-BiLSTM-CRF-NER) TensorFlow环境 官方requirements.txt要求环境版本 tensorflow >= 1.11.0# CPU Version of TensorFlow#tensorflow-gpu >= 1.11.0 # GPU version of TensorFlow. 本人实现代码TensorFlow环境版本 tensorflow 1.15.0 ...
1 命名实体识别 Bert-BiLSTM-CRF命名实体识别模型 NeuroNER和BertNER的中文NER对比 Bert-NER在小数据集下训练的表现 2 中文分词与词性标注 (Jieba、Pyltp、PkuSeg、THULAC)中文分词和词性标注工具性能对比 分词工具与BertNER结合使用的性能 3 中文指代消解
两B-BODY 上I-BODY 肢I-BODY 水O 肿O 函数部分 主函数main: importtorchfromdatetimeimportdatetimefromtorch.utilsimportdataimportosimportwarningsimportargparseimportnumpyasnpfromsklearnimportmetricsfrommodelsimportBert_BiLSTM_CRF,Bert_CRFfromtransformersimportAdamW,get_linear_schedule_with_warmupfromutilsimportNe...
中文命名实体识别系统运行步骤 已训练好的BERT_IDCNN_LSTM_CRF模型(如果有),下载到data/model 检查配置constants.py 单次运行系统,执行Wrapper.py,命令为 Wrapper.py "新华网1950年10月1日电(中央人民广播电台记者刘振英、新华社记者张宿堂)中国科学院成立了。" ...