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
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。,我们想要提取出里面的人名,那么虞兔良可以被标记为B...
sequence_output = self.dropout(sequence_output) lstm_output, _ = self.bilstm(sequence_output) logits = self.fc(lstm_output) if labels is not None: loss = -self.crf(logits, labels, mask=attention_mask.byte()) return loss else: tags = self.crf.decode(logits, mask=attention_mask.byte()...
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...
BERTBiLSTMCRF的油气领域命名实体识别方法。 一、BERT模型 BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers) 是一种基于Transformer的预训练语言模型,通过双向上下文信息进 行预训练,可以学习语言上下文中的深度语义信息。在命名实体识别 任务中,BERT可以学习实体周围的上下文信息,从而对实体进行识 ...
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: ...
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-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) :中文文本实体识别,是自然语言处理的关键问题。传统的语言处理模型无法有效表示文本中的上下文语义信息,无法处理一词多义的不同语境,影响实体识别效果。提出了一种BERT-BiLSTM-CRF的实体识...
针对氏问题 ,提 出一种将预训练语言模型 BERT 和 BiLSTM 相结合应用于生物医学命名实体识别的模型 。 首先使用 BERT 进行语义提取生成动态词向量 , 并加入词性分析 、 组块分析特征提升模型精度 ; 其次 , 将词向量送入 BiLSTM 模型进一步训练 , 以获取上下文特征 ; 最后通过 CRF 进行序列解码 , 输出概率最大...
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...