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...
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_...
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...
基于bert命名行训练命名实体识别模型: 安装完bert-base后,会生成两个基于命名行的工具,其中bert-base-ner-train支持命名实体识别模型的训练,你只需要指定训练数据的目录,BERT相关参数的目录即可。可以使用下面的命令查看帮助 bert-base-ner-train -help 训练命名实体识别的例子如下: ...
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...
基于BiLSTM_CRF的复杂中文命名实体识别研究 热度: 摘要 命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)是自然语言文本数据处理工作 中的一项基础且至关重要的环节,其任务为识别出待处理文本中各个代表具体实 际意义的实体。NER是问答系统和文本分类等应用的基石,也是事件抽取和关系 ...
为解决命名实体识别过程中由于捕获字符位置信息、上下文语义特征和长距离依赖信息不充足导致识别效果不理想的问题,该研究提出一种基于EmBERT-BiLSTM-CRF模型的中文农业命名实体识别方法。 方法: 该方法采用基于Transformer的深度双向预训练语言...
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...
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