BERT-BiGRU-CRF:使用BiGRU替代BiLSTM,同样用于特征提取和序列标注。 BERT-TextCNN-CRF:在BERT和CRF之间加入TextCNN层,用于特征提取。 应用场景 命名实体识别:如金融实体抽取、法律文档实体识别等。 关系抽取:识别文本中实体之间的关系。 文本分类:用于情感分析、主题分类等任务。
关于bert+lstm+crf实体识别训练数据的构建 一.在实体识别中,bert+lstm+crf也是近来常用的方法。这里的bert可以充当固定的embedding层,也可以用来和其它模型一起训练fine-tune。大家知道输入到bert中的数据需要一定的格式,如在单个句子的前后需要加入"[CLS]"和“[SEP]”,需要mask等。下面使用pad_sequences对句子长度进...
本文将采用BERT+BiLSTM+CRF模型进行命名实体识别(Named Entity Recognition 简称NER),即实体识别。命名实体识别,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。 BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers),即双向Transformer的Encoder。模型的创新点在预训练方法上,即用了Mas...
实体信息的知识增强 提高计算效率 & 提高知识注入的强度 范式四:Span-based 总结 前言 这篇文章梳理下目前命名实体识别(NER)的业务场景与SOTA方法。 说到NER,是绕不开BERT+CRF的,根据本人的经验,BERT+CRF就算不是你当前数据集的SOTA,也与SOTA相差不大了,但考虑到 更好的效果:CRF虽然引入了无向图,但只约束了...
在自然语言处理(NLP)领域,命名实体识别(NER)是重要的一环,其目标是识别文本中的实体,如人名、地名、组织名等。对于中文文本,由于语言特性的复杂性,命名实体识别更具挑战性。近年来,BERT和CRF等深度学习模型在NER任务中取得了显著效果。下面我们将介绍如何使用BERT和CRF结合,实现中文命名实体识别。一、数据预处理首先...
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...
关于bert+lstm+crf实体识别训练数据的构建 一.在实体识别中,bert+lstm+crf也是近来常用的方法。这里的bert可以充当固定的embedding层,也可以用来和其它模型一起训练fine-tune。大家知道输入到bert中的数据需要一定的格式,如在单个句子的前后需要加入"[CLS]"和“[SEP]”,需要mask等。下面使用pad_sequences对句子长度...
Bertcrf实体识别 作者:昆特Alex 链接:https://www.zhihu.com/question/455063660/answer/2570541435来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。importtorchimporttorch.nn as nnfromtransformersimportBertModel, BertConfigfromtorchcrfimportCRFimportosclassBert_CRF(nn.Module):#BiL...
疾病自诊主要通过利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别， 建立医学知识图谱， 从而实现基于患者问诊文本的疾病初诊。这个功能帮助患者初步了解自身的疾病情况并为下一步与医生的交流提供支持。 第二个功能是医生推荐。本平台采用基于Jacard距离的Minhash和minhashLSHForest算法来进行推荐， 匹配患者的咨询文本和医生的历史...
关于CRF Loss计算的问题,更详细的内容可以参考-通俗易懂!BiLSTM上的CRF,用命名实体识别任务来解释CRF,为了避免篇幅过长(其实是懒),这里不再赘述。 加入CRF后Loss计算过程: def cal_bilstm_crf_loss(crf_scores, targets, tag2id): pad_id = tag2id.get('<pad>') start_id = tag2id.get('<start>'...