在自然语言处理领域,命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是一个重要的任务,旨在识别文本中的实体,如人名、地名、组织名等。近年来,基于深度学习的模型在NER任务中取得了显著的成功。其中,BERT-BiLSTM-CRF模型是一种结合了BERT预训练模型、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)的强大模型。本篇文...
本文提出模型: BERT-BiLSTM-CRF(全词 Mask) 三、创新方法 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...
在这里,我们使用了BERT模型和BiLSTM层来提取句子的特征,然后通过全连接层将其映射到标签空间,并使用CRF层来对标签序列进行建模。 接下来,我们需要定义一些辅助函数: def tokenize_and_preserve_labels(text, labels): tokenized_text = [] token_labels = [] for word, label in zip(text, labels): tokenized_...
将ner_mode.pb/classification_model.pb 文件放到 model_pd_dir目录下,将命名识别的label_list.pkl和id2map.pkl不同的模型不同的文件夹,因为他们同名,但是内容不一样,需要区分开来 命名实体识别模型只支持人名,地名,住址机构名的识别,在我的测试数据上有95.6%的F1值(实体级别的得分) 文本分类模型数据来自清华大学...
基于BERT-BiLSTM-CRF模型的中文实体识别 下载积分: 1500 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...
在中文医疗命名实体识别任务中,我们采用预训练的中文BERT模型进行文本表示,提取丰富的语义特征。 BiLSTM模型:双向长短期记忆网络(BiLSTM)能够捕捉文本中的前后文信息,对文本进行序列建模。在BERT模型的基础上,加入BiLSTM层,可以进一步提取文本中的长距离依赖关系。 CRF模型:条件随机场(CRF)是一种序列标注模型,能够学习...
第38 卷第 1 期齐齐哈尔大学学报(自然科学版) Vol.38,No.1 2022 年 1 月 Journal of Qiqihar University(Natural Science Edition) Jan.,2022 基于 BERT-BiLSTM-CRF 模型 的中文实体识别研究 沈同平,俞磊,金力,黄方亮,许欢庆 (安徽中医药大学 医药信息工程学院,合肥 230012) 摘要:中文文本实体识别,是自然语...
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 ...
基于bert_bilstm_crf的命名实体识别 前言 本文将介绍基于pytorch的bert_bilstm_crf进行命名实体识别,涵盖多个数据集。命名实体识别指的是从文本中提取出想要的实体,本文使用的标注方式是BIOES,例如,对于文本虞兔良先生:1963年12月出生,汉族,中国国籍,无境外永久居留权,浙江绍兴人,中共党员,MBA,经济师。,我们想要提取...
基于FCN-CRF的医疗命名实体识别 基于融合词典BERT的复杂命名实体识别 基于医疗BERT的电子病历命名实体识别 基于BiLSTM-CNN-CRF模型的维吾尔文命名实体识别 中文命名实体识别研究 基于Wikipedia的中文命名实体识别研究 基于WIKIPEDIA的中文命名实体识别研究 基于预训练模型LERT的中文命名实体识别研究 基于BERT模型的司法领域命名...