首先通BERT模型将字符信息和词汇信息进行嵌入以提高模型对实体类别的识别能力,再通过位置编码与词汇边界信息结合的Transformer模型进行编码以提高模型对实体边界的识别效果,利用CRF(Coditional Random Field,条件随机场)获取字符预测序列,最后通过规则对预测序列进行修正.试验结果表明,融合规则与BERT-FLAT模型的人类营养健康...
专利摘要:本发明公开了一种BERT‑FLAT实体识别的配件同义词库构建法,包括以下步骤:S1、获取车辆维修数据并进行预处理;S2、构建BERT‑FLAT组合模型,构建的BERT‑FLAT组合模型依次包括嵌入层、编码层和解码层;S3、将训练集输入到BERT模型中进行处理;S4、利用Transformer编码器获取编码序列;S5、选择输出层中每一次出现...
本发明公开了一种BERT‑FLAT实体识别的配件同义词库构建法,包括以下步骤:S1、获取车辆维修数据并进行预处理;S2、构建BERT‑FLAT组合模型,构建的BERT‑FLAT组合模型依次包括嵌入层、编码层和解码层;S3、将训练集输入到BERT模型中进行处理;S4、利用Transformer编码器获取编码序列;S5、选择输出层中每一次出现概率最高的...
模型的总体结构和论文中提出的相似,新加入了经过 bert 编码后的字信息,并在原向量特 征的基础上进行拼接。 2.2.5 ChiEHRBert-Flat 模型 FLAT 使用 Transformer 代替 LSTM,设计 Position Encoding 来融合词汇信息。FLAT 对于每一个字符和词汇都构建一个 Head Position encoding 和 Tail Position Encoding,分别表示词...
基于BERT_FLAT_CRF模型的中文时间表达式识别_朱乐俊 下载积分: 397 内容提示: 第7 期第 20卷 第 7期2021年 7月软 件导刊Software GuideVol. 20 No. 7Jul. 2021收稿日期:2020-11-03作者简介:朱乐俊(1994-),男,江苏科技大学计算机学院硕士研究生,研究方向为自然语言处理;王卫民(1977-),男,博士,江苏科技...
NER任务一般可分为flat NER（简单、扁平实体抽取）、nested NER(嵌套实体抽取)、discontinuous NER(不连续...
: 针对中文NER任务,可以从【词汇增强】方面提高性能,上文中BERT+FLAT效果最佳,在越大的数据集上,引入BERT带来的效果提升就越显著,小数据引入BERT效果显著。FLAT其次。那么FLAT结构...预训练语言模型在一些NER任务上表现不佳。特别是在一些中文NER任务上,词汇增强的方法会好于或逼近BERT的性能。因此,关注「词汇增强」...
时间信息识别是自然语言处理中非常重要的任务.传统中文时间表达式识别中常用的机器学习方法需构造大量特征模板,词向量为单一向量,不具有多义性,且难以获取长距离依赖.针对这些问题提出BERT-FLAT-CRF深度学习网络架构,利用Bert提升词向量表达,FLAT融合时间词汇特征,最后通过CRF提取最优序列标注.在TempEval-2语料中取得93.12%的...
Weight(h_pool_flat) + self.bias # [bs, n_class] return output # model class Bert_Blend_CNN(nn.Module): def __init__(self): super(Bert_Blend_CNN, self).__init__() self.bert = AutoModel.from_pretrained(model, output_hidden_states=True, return_dict=True) self.linear = nn....
num_filters_total=num_filters*len(filter_sizes)self.h_pool=tf.concat(pooled_outputs,3)self.h_pool_flat=tf.reshape(self.h_pool,[-1,num_filters_total])# Add dropoutwithtf.name_scope("dropout"):self.h_drop=tf.nn.dropout(self.h_pool_flat,self.dropout_keep_prob)l2_loss=tf.constant(0.0...