BERT-CRF、BERT-Bi-LSTM-CRF这几个模型作为baseline，而且能达到很好的效果，这几乎得益于BERT模型的强大...
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对句子长度进行截断以及padding填充,使每个输入句子的长度...
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对句子长度进行截断以及padding填充,使每个输入句子的长度...
最终架构 单模来说,得分最高的是RoBERTa_large+Soft-Lexicon+CRF,但由于Lattice、Soft-Lexicon这种结构,每次训练的时候batch_size只能设置为1,训练时间过慢,无法在规定的时间内训练多组模型,进行模型融合,单模的效果又不如RoBERTa_large多折融合效果好,故最后没有采用融合词汇信息的结构。 比赛经验总结和经验 这个比赛...
命名实体识别NER任务是NLP的一个常见任务，它是Named Entity Recognization的简称。简单地说，就是识别一...
实体级准确率提高至92.3%,果然,加入CRF层之后,模型确实是学到了标签之间的约束关系。 测试数据: text = "张铁柱,大学本科,毕业于东华理工大学,汉族。" 输出: ['B-NAME', 'M-NAME', 'E-NAME', 'O', 'B-EDU', 'M-EDU', 'M-EDU', 'E-EDU', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B-ORG', 'M-OR...
首先,BERT模型用于理解文本的上下文含义,然后通过BiLSTM网络捕捉文本中的长距离依赖关系,最后利用CRF层进行序列标注,输出每个词的标签,从而确定关键词。这种方法在多个NLP任务中表现出色,如命名实体识别、情感分析等。 NLP BERT LSTM 自然语言处理,NLP,BERT, 关键词抽取 ...
BiLSTM通过捕捉文本中的上下文信息,有效地解决了传统LSTM模型存在的梯度消失问题。CRF则通过引入条件概率来解决标签间的依赖关系,从而提高了模型的性能。将BiLSTM与CRF相结合,可以有效地提高中文专业术语抽取任务的性能。 3. 本文贡献和创新点 首先本文提出了一种基于BERT嵌入BiLSTMCRF模型的中文专业术语抽取方法。这种...
基线模型 Bert-Bilstm-CRF 来看下基准模型的实现,输入是wordPiece tokenizer得到的tokenid,进入Bert预训练模型抽取丰富的文本特征得到batch_size * max_seq_len * emb_size的输出向量,输出向量过Bi-LSTM从中提取实体识别所需的特征,得到batch_size * max_seq_len * (2*hidden_size)的向量,最终进入CRF层进行解码...
Part2:关系抽取 l TextCNN l PCNN抽取 结合Multi-Instance Learning 结合Sentence-Level Attention l TextCNN+Position Enbedding Part3:知识图谱在电商和医疗领域的应用 l 深度学习端到端的NER及关系抽取 l BiLSTM+CRF,Tree-LSTM l 基于N-gram的匹配