在使用BERT模型进行NER任务时,需要注意一些关键点。首先,数据预处理是非常重要的步骤,它直接影响到模型的训练和性能。其次,超参数调整也是提高模型性能的关键因素之一。最后,模型评估和微调也是不可或缺的步骤,它们可以帮助我们了解模型的性能并优化模型的参数和结构。总结起来,BERT模型在NER任务上具有优秀的性能和潜力。
下面是如何在spaCy 3上微调BERT模型的分步指南(视频教程在这里)。代码和必要的文件可以在Github repo中获得github.com/UBIAI/Fine_t。 一、数据标注: 要使用spaCy 3对BERT进行微调,我们需要以spaCy 3 JSON格式(见这里)提供训练和开发数据,然后将其转换为. spaCy二进制文件。我们将提供包含在TSV文件中的IOB格式的...
label_names = dataset["train"].features["ner_tags"].feature.names 六、如何预处理数据集 对于每个示例,我们需要获取input_ids、token_type_ids和attention_mask的值,并调整标签labels。 为什么需要调整标签?BERT模型使用subword tokenization,其中频繁的tokens被组合成一个tokens,而罕见的tokens被分解成频繁出现的tok...
BERT-NER BERT-TF 使用方法 从BERT-TF下载bert源代码,存放在路径下bert文件夹中 从BERT-Base Chinese下载模型,存放在checkpoint文件夹下 使用BIO数据标注模式,使用人民日报经典数据 train: python BERT_NER.py --data_dir=data/ --bert_config_file=checkpoint/bert_config.json --init_checkpoint=checkpoint/bert...
NER-BERT(ROBERT)-TENSOR-SERVING 基于Bert(或Robert)预训练模型微调命名实体识别任务,并提供基于docker的Tensor Serving部署模型方案实现过程。 修改记录 2020-03-09 创建项目 数据介绍 1. 数据 人名日报标注语料,具体格式见data目录中txt文件。 2. 类别