BERT-MRC模型作为一种强大的Baseline,在命名实体识别任务中表现出色。随着深度学习技术的不断发展,BERT-MRC模型有望在更多场景中得到应用。例如,在信息抽取、问答系统、智能助手等领域,BERT-MRC模型可以帮助我们更好地理解和处理自然语言文本数据。未来,我们建议对BERT-MRC模型进行进一步优化和改进,以提高其在命名实体识别...
GitHub - longyongchao/Nested-NER-based-BERT-and-MRC: 基于BERT和MRC框架实现的嵌套命名实体识别 欢迎Star。 一、什么是嵌套命名实体? 命名实体识别(NER)大家都知道是什么吧?NER是NLP的基础任务,说白了就是模型在文本中自动找出一些名词,比如组织名、地点、人名等。找出这些名词之后,我们就可以进一步实现更多的下游...
范式三:BERT+MRC 统一信息抽取任务的范式 解决嵌套与不连续 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...
MRC模型是指通过query来抽取出context中对应的answer spans,本质上来说属于2个多分类任务,即需要对context中的每个token输出其是否为answer span的starting position和ending position。 在过去的一两年里,各种NLP任务趋向于转换成MRC任务[6],而作者也提到之所以提出用MRC任务解决NER问题是受到[7]中将实体关系抽取任务转换...
MRC+就近匹配只能解决不同类实体的嵌套问题,而针对同类实体的嵌套问题,BERT-MRC引入了一个二分类层计算头尾配对概率来解决。 2.3 先验知识的引入 还有一点,BERT-MRC还指出问句引入了实体类别的信息,显式地告诉模型所要抽取的是什么类的实体。 此外,问句中所包含的更全面更细粒度的描述信息则可能提供了区分性信息,帮...
前面,我们提过BERT-MRC是从MRC(问答式机器阅读理解)角度来建模实体抽取任务的。而MRC通常被拆解为两个多分类任务,这两个多分类任务分别负责答案的起点和止点位置预测(answer span Extraction)。 换句话说,BERT-MRC在抽取每类实体时,首先都会基于实体类别建立自然语言问句,然后在给定的上下文文本中抽取这个问句的答案片...
BERT-MRC将BERT作为基础模型主干,通过[CLS]和[SEP]将query和context连接起来,进入BERT模型训练,取BERT最后一层的context中字符的对应输出作为最终的输出。 3.2 Span 选择 MRC任务对于span选择有2种策略,一种是直接预测answer span的开始位置和结束位置分别对应的token index,但这种策略在给定query的情况下只能输出单个sp...
此外,BERT还可以用于生成答案,特别是在机器阅读理解(MRC)任务中。 语义相似度计算:BERT可以对输入的文本进行深度理解,包括上下文、语义和语法结构,因此可以提供更准确的文本相似度计算结果。 五、BERT模型的训练调优技巧 学习率调整:BERT模型的训练需要进行学习率调整,一般采用warmup和decay等方式进行调整,使模型能够更...
问答系统:BERT可以用于理解和回答用户的问题,特别是在机器阅读理解(MRC)任务中表现出色。 语义相似度计算:通过将文本转换为向量表示,并计算这些向量之间的距离或相似度,BERT可以评估文本之间的语义关系。 文本生成:虽然BERT本身是一个基于掩码的语言模型,但通过微调或结合其他生成模型,也可以构建出基于BERT的文本生成系统...
在开源的代码中,预训练的入口是在run_pretraining.py而fine-tune的入口针对不同的任务分别在run_classifier.py和run_squad.py。其中run_classifier.py适用的任务为分类任务。如CoLA、MRPC、MultiNLI这些数据集。而run_squad.py适用的是阅读理解(MRC)任务,如squad2.0和squad1.1。