论文阅读:Enhancing Chinese Character Representation With Lattice-Aligned Attention07-2416.论文阅读:TKDP: Threefold Knowledge-Enriched Deep Prompt Tuning for Few-Shot Named Entity Recognition07-26 17.论文阅读:BERT-Based Chinese Relation Extraction for Public Security07-2918.论文阅读:A neuralized feature ...
微调(Fine-tuning) 一旦我们自己预训练了模型,或者加载了已预训练过的模型(例如BERT-based-uncased、BERT-based-chinese),我们就可以开始对下游任务(如问题解答或文本分类)的模型进行微调。我们可以看到,BERT 可以将预训练的 BERT 表示层嵌入到许多特定任务中,对于文本分类,我们将只在顶部添加简单的 softmax 分类器。
BERT-Base, Chinese: Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters We use character-based tokenization for Chinese, and WordPiece tokenization for all other languages. Both models should work out-of-the-box without any code changes. We did update the impleme...
微调(Fine-tuning) 一旦我们自己预训练了模型,或者加载了已预训练过的模型(例如BERT-based-uncased、BERT-based-chinese),我们就可以开始对下游任务(如问题解答或文本分类)的模型进行微调。我们可以看到,BERT 可以将预训练的 BERT 表示层嵌入到许多特定任务中,对于文本分类,我们将只在顶部添加简单的 softmax 分类器。
例如:现在你的任务是从法律文件中做NER任务,但你使用的bert模型为普通的bert-base-chinese,那么如果想要达到一个下游任务上更好的效果,你最好使用大量的法律领域语料来继续预训练从而得到一个适应法律领域的预训练模型。 那么,领域差距是怎么造成的? 领域差距的本质,究其根本原因,还是数据问题。 本质:词汇/n-gram不...
《基于BERT的中文命名实体识别方法》是王希, 张传武, 刘东升2021年发布的论文。内容简介 由于中文与英文本身存在较大的差异，中文命名实体识别的研究存在一系列的挑战。目前来说，BLSTM-CRF模型使用最为广泛。该模型采用深度学习模型与统计模型相结合的方式进行中文命名实体识别，能够有效提取出文本中的上下文信息并考虑标签...
[1] Huang W, Cheng X, Chen K, et al. Toward Fast and Accurate Neural Chinese Word Segmentation with Multi-Criteria Learning.[J]. arXiv: Computation and Language, 2019. [2] Hang Yan, Xipeng Qiu, and Xuanjing Huang. "A Graph-based Model for Joint Chinese Word Segmentation and Dependency...
CHINESE languageGiven the problems that external knowledge is introduced into most Chinese named entity recognition methods to obtain deep semantic information, and that models based on RNN structure are weak in extracting spatial features, a BERT-based multi-features fusion model for Chinese nam...
将bert-base-chinese放置于同目录下的bert-base-chinese下或者自行指定位置 安装pytorch,cuda,transformer,numpy等组件(实际测试可运行环境为pytorch=1.5.1 transformers=2.5.1) train and eval (注意,在此之前,请做好数据的获取和预处理,步骤见文) python3 main.py执行训练,并得到Fine-Tuing后的BERT ...
Attention-based RNN:将分词后的文本输入循环神经网络(已对比发现Char-level RNN效果略差),并且在最终分类前采用Attention机制融合输入各个词对应的hidden states BERT模型与三种对比方法的正面、负面、中立情感分类F1值如下: 从上表中可以看到,BERT模型在正、负、中立F1值上均碾压了所有对比方法!