基于BERT-BiLSTM-CRF的中文分词和词性标注 Copyright©博看网. All Rights Reserved.
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词和字符的特征抽取, 却忽略词上下文的语义信息, 使其无法表征一词多义, 因而实体识别性能有待进一步提高. 为解决该问题, 本文提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的研究方法. 首先通过BERT模型预处理生成基于上下文信息的词...
例如,我们可以尝试添加词性标注、句法分析等信息作为特征输入到模型中。 集成学习:集成学习是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体性能的方法。例如,我们可以将多个不同参数或结构的BERT-BiLSTM-CRF模型组合起来,形成一个集成系统。通过以上介绍,我们可以看到BERT-BiLSTM-CRF模型在中文命名实体识别任务中的强大实力和...
为解决旅游文本在特征表示时的一词多义问题, 针对旅游游记文本景点实体识别中景点别名的问题, 研究了一种融合语言模型的中文景点实体识别模型. 首先使用BERT语言模型进行文本特征提取获取字粒度向量矩阵, BiLSTM用于上下文信息的提取, 同时结合CRF模型提取全局最优序列, 最终得到景点命名实体. 实验表明, 提出的模型性能...
针对中文分词,词性标注等序列标注任务,本文提出了结合BERT语言模型,BiLSTM(双向长短时记忆模型),CRF(条件随机场模型)和马尔可夫族模型(MFM)或树形概率(TLP)构建的中文分词和词性标注联合方法.隐马尔可夫(HMM)词性标注方法忽略了词本身到词性的发射概率,而在利用树形概率或马尔可夫族统计模型的词性标记中,一个词的词性不...
9 p. 基于BiLSTM_CRF的中文层级地址分词_程博 6 p. 基于BERT_BiLSTM_CRF的中文景点命名实体识别_赵平 10 p. 基于BERT嵌入BiLSTM-CRF模型的中文专业术语抽取研究 11 p. 一种基于Bert BiLSTM CRF的知识元自动抽取方法 7 p. 基于BERT_BiLSTM_CRF的法律案件实体智能识别方法_郭知鑫 9 p. End End-...
git clone https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER cd BERT-BiLSTM-CRF-NER/ python3 setup.py install 如果没啥问题,你将会看到这个: 笔者在windows10/ Linux/ Mac OSX上都测试过,安装没有问题。 软件包现在支持的功能 命名实体识别的训练 ...
该方法首先使用BERT模型对文本进行特征提取,然后将提取到的特征输入到BiLSTMCRF模型中进行序列标注。通过对比实验,我们发现该方法在中文专业术语抽取任务上取得了显著的性能提升。同时我们还对模型进行了调优和改进,以进一步提高其性能和鲁棒性。本文的研究为中文专业术语抽取提供了一种有效的解决方案,具有一定的理论和实际...
首先，通过运营商非结构化文本数据建立运营商文本语料库，对语料进行文本标签标注；然后，提出一种基于运营商文本命名实体与关系提取的 BERT-BiLSTM-CRF 模型方法。实验结果表明，该技术在运营商文本命名实体与关系联合提取中适用性较强，在运营商文本的命名实体与关系联合提取中，F1 值高达 93.2%，可以将该方法应用到...