深度学习方法:RNN-CRF、CNN-CRF 机器方法:注意力模型、迁移学习、半监督学习 4.命名实体识别最新发展 最新的方法是注意力机制、迁移学习和半监督学习,一方面减少数据标注任务,在少量标注情况下仍然能很好地识别实体;另一方面迁移学习(Transfer Learning)旨在将从源域(通常样本丰富)学到的知识迁移到目标域(通常样本稀缺)...
python main.py \--bert_dir="../model_hub/chinese-bert-wwm-ext/" \--data_dir="./data/cner/" \--data_name='cner' \--log_dir="./logs/" \--output_dir="./checkpoints/" \--num_tags=33 \--seed=123 \--gpu_ids="0" \--max_seq_len=150 \--lr=3e-5 \--crf_lr=3e-2 ...
由此看出,BiLSTM-CRF模型的准确率最高。此外,BiLSTM-CRF的鲁棒性也很好,对任务类型并不敏感。因为BiLSTM-CRF的特征提取相对于手工特征提取来说成本更低,更适合在大规模的语料库上面进行训练和测试。 四、总结 通过本文的介绍可以看出,BiLSTM-CRF是一种十分有效的序列标注模型,而且在NER任务方面有非常出众的性能。B...
[Python人工智能] 二十六.基于BiLSTM-CRF的医学命名实体识别研究(上)数据预处理 一.什么是命名实体识别 实体是知识图谱最重要的组成,命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)对于知识图谱构建具有很重要意义。命名实体是一个词或短语,它可以在具有相似属性的一组事物中清楚地标识出某一个事物。命名实体识别(NER)则...
首页 文档 视频 音频 文集 续费VIP 客户端 登录 百度文库 互联网 基于BiLSTM-CRF纪检监察事件命名实体识别©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销
命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是指从文本中识别出具有特定意义的实体,如人名、地名、机构名、专有名词等。 NER是 NLP 中的重要的基础工具,很大程度上辅助了 NLP 走向实用领域。通过学习本实战项目课程学生将掌握 NER 基于 BiLSTM + CRF 的实战实现,并掌握 NER 的发展和技术要点。
基于torch框架的bert+bilstm+crf的实体识别实战 首先,我们需要导入所需的库: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim 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...
国网辽宁电力申请基于BERT-BiLSTM-CCA-CRF的网络安全实体识别专利，具有更好的泛化能力和更高的准确率 金融界2024年11月22日消息，国家知识产权局信息显示，国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司申请一项名为“基于BERT-BiLSTM-CCA-CRF的网络安全实体识别方法”的专利，公开号CN 118982025 A，申请日期为2024年8月。...
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...
中文命名实体识别TrBiLSTM-CRF迁移学习深度学习词向量针对中文命名实体识别问题,该文提出了一种基于迁移学习和深度学习的TrBiLSTM-CRF模型.该模型采用基于实例的迁移学习算法,通过权值生成和样本选择,将源域的知识迁移到目标域,有效地解决了深度学习对少量数据学习能力不足的问题;通过词向量,BiLSTM,CRF等操作融合了上下...