用BERT进行实体抽取 这里使用最流行的 PyTorch 框架来实现。首先是引入相关的库。这里选择的是Google发布的模型bert-base-chinese（https://huggingface.co/models 提供了大量的模型供使用，包括各种专业的预训练模型，比如面向金融领域 FinBERT，面向医药领域的 MedBERT等等）： BERT_NAME = 'bert-base-chinese'转化...
BERT模型有两种规模:Base版和Large版。其中,Base版包含12层Transformer编码器,隐藏层大小为768,自注意力头数为12,总参数量约为110M;Large版则包含24层Transformer编码器,隐藏层大小为1024,自注意力头数为16,总参数量约为340M。 BASE版:L = 12,H = 768,A = 12,总参数量为 1.1 亿 LARGE版:L = 24,H =...
在自然语言处理和知识图谱中,实体抽取、NER是一个基本任务,也是产业化应用NLP 和知识图谱的关键技术之一。BERT是一个大规模预训练模型,它通过精心设计的掩码语言模型(Masked Language Model,MLM)来模拟人类对语言的认知,并对数十亿个词所组成的语料进行预训练而形成强大的基础语义,形成了效果卓绝的模型。通过 BERT来进...
BERT BASE:12 个编码器,带有 12 个双向自注意力头; BERT LARGE:24 个编码器,带有 16 个双向自注意力头。 这两种配置结构类似,Large版本要比Base版本“更大”,效果自然更好,同时使用时资源要求也更高。本文以Base版本示例,以使得在一张显卡上即可完成。换成 Large 版本不用改变任何代码,但因为网络更大,可能...
BERT BASE:12 个编码器,带有 12 个双向自注意力头; BERT LARGE:24 个编码器,带有 16 个双向自注意力头。 这两种配置结构类似,Large版本要比Base版本“更大”,效果自然更好,同时使用时资源要求也更高。本文以Base版本示例,以使得在一张显卡上即可完成。换成 Large 版本不用改变任何代码,但因为网络更大,可能...
在自然语言处理和知识图谱中,实体抽取、NER是一个基本任务,也是产业化应用NLP 和知识图谱的关键技术之一。 在自然语言处理和知识图谱中,实体抽取、NER是一个基本任务,也是产业化应用NLP 和知识图谱的关键技术之一。BERT是一个大规模预训练模型,它通过精心设计的掩码语言模型(Masked Language Model,MLM)来模拟人类对语言...
在自然语言处理领域,命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是一个重要的任务,旨在识别文本中的特定实体,如人名、地名、组织名等。近年来,随着深度学习技术的发展,尤其是BERT模型的广泛应用,命名实体识别取得了显著的进展。BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练...
首先:Encoder-Decoder结构先将输入数据编码成一个上下文语义向量c;语义向量c可以有多种表达方式,最简单的方法就是把Encoder的最后一个隐状态赋值给c,还可以对最后的隐状态做一个变换得到c,也可以对所有的隐状态做变换。 之后:就用另一个RNN网络对其进行解码,这部分RNN网络被称为Decoder。Decoder的RNN可以与Encoder的...
安装完bert-base后,会生成两个基于命名行的工具,其中bert-base-ner-train支持命名实体识别模型的训练,你只需要指定训练数据的目录,BERT相关参数的目录即可。可以使用下面的命令查看帮助 训练的事例命名如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...
鉴于BERT的强大,在下游任务中,引入BERT是很自然的想法。像谷歌这些资源丰富的大佬,帮我们预训练好了模型,并且开源出来,当然要好好利用。这里就介绍下,如何基于谷歌开源出来的BERT base模型,进行fine tune,做NER任务。 2 获取BERT预训练模型 BERT源码可以从google-research的github中获取: ...