BERT+CRF是一种在自然语言处理领域,尤其是命名实体识别(NER)任务中常用的深度学习模型组合。以下是关于BERT+CRF的详细介绍: 基础概念 BERT:Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一种基于Transformer的预训练语言模型,能够捕捉文本的双向上下文信息。 CRF:Conditional Random Fields,是一种用于序列标注的...
1. BERT预训练模型: BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer编码器的预训练模型。该模型通过基于大规模无监督语料库的预训练阶段,学习到丰富的语言表示。BERT模型能够双向地预测上下文中的单词,从而使得模型在理解句子语义和上下文信息方面具有优势。 2.条件随机场(CRF): 条件随...
CRF(Conditional Random Field)是一种基于条件随机场的模型,它可以将文本中的特征进行有序性的考虑,从而实现新实体的准确识别。在互联网金融领域中,新实体通常会出现在特定的上下文中,而CRF模型可以根据上下文信息对新实体进行识别和分类。在本文提出的BERT+CRF模型中,我们首先使用BERT模型对文本数据进行特征提取,然后将...
通过构建模型对文本的每个token标签进行预测,进而进行实体识别。 二. 基于序列标注的命名实体识别 1. 方法概述 序列标注的命名实体识别众多方法中将CNN、RNN和BERT等深度模型与条件随机场CRF结合已经成为最主流和普遍的方法,在本篇文章中我们仅关注基于CRF的序列标注模型。 基于序列标注的命名实体识别的发展大致经历了以下...
bert crf pytorch bert crf pytorch 英文 本文是学习使用Huggingface的Transformers库的简单实践,我们简单的梳理一下模型的结构,以及具体的程序结构。我用的是Pytorch,虽然代码比较简单,但还是附上地址:https://github.com/zuochao912/Bert_CRF。 1、任务目标...
CRF是一种统计模型,常用于序列标注任务中,能够考虑到标签之间的依赖关系。它通过定义标签之间的转移概率,来约束标签序列的生成。在BERT-CRF模型中,BERT用于提取句子的特征表示,而CRF用于建模标签之间的依赖关系。 具体来说,BERT-CRF模型的训练过程可以分为两个阶段。首先,使用BERT模型对输入序列进行预训练,学习得到句子...
我国古汉语NER技术不断发展与进步,但是古诗词地名实体识别研究仍在极少数,笔者仅查阅到一篇相关文献,崔竞烽等人利用Bi-LSTM、Bi-LSTM-CRF和BERT等模型实现了菊花古诗词语料中包含地名在内的多种实体识别研究。有鉴于此,本研究拟提出一种融合数据增强、预训练模型以及条件随机场方法的古诗词地名识别模型,简称DA-BERT-...
将处理的数据通过bert模型计算得到两个实体的权重,然后送入到CRF模型计算两个实体损失,然后借鉴Bert模型的掩码,将bert的输出与实体掩码及其计算,得到关系的损失,将两个损失相加,得到模型的总损失。 defcompute_loss(self,input_ids,attention_mask,tag_ids,sub_mask,obj_mask,labels,real_lengths):hidden_output,pool...
其中,BERT、Bi-LSTM和条件随机场(CRF)是常见的模型组合。1. BERT模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练的深度双向Transformer模型,能够学习文本的深层次表示。通过在大量无标签文本上预训练,BERT可以捕获文本中的上下文信息,这对于NER任务至关重要。2. Bi-LSTM模型Bi-LSTM(...
CRF是一种判别模型,常用于序列标注任务。它利用最大熵、支持向量机等方法训练模型,并使用条件概率分布建模输入序列的标签依赖关系。CRF模型可以通过给定输入序列,使用动态规划算法来解码出最优的标签序列。 将BERT和CRF结合,首先使用BERT对输入序列进行编码,得到每个词语的向量表示。然后,将BERT输出的向量作为CRF模型的输...