[预训练模型]:最近BERT为代表的预训练模型表现出了强大的文本表示和理解能力,目前最流行的方法是将BERT或BERT-Bi-LSTM作为底层的文本特征编码器,再利用CRF进行实体标签预测。现在,对于许多命名实体识别任务可以将BERT-Softmax、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BER...
但是当我们把Bi-LSTM升级为BERT,在序列标注上的准确率和训练效率上都达到了新的高度。同时发现,BERT+CRF模型可以同时解决中文分词和词性标注两个任务,下面我们就通过这两个子任务分析BERT在序列标注上的应用。 2. BERT+CRF 模型原理 BERT通过”Fill in the blank task” 以及 “Next sentence prediction”...
然后,将BERT的输出作为输入送入Bi-LSTM网络进行进一步的处理。最后,将Bi-LSTM的输出作为输入送入CRF模型进行标签预测。在训练过程中,我们使用交叉熵损失作为优化目标,并使用梯度下降算法进行优化。我们可以通过调整超参数、使用不同的预训练BERT模型等方法来提高模型的性能。步骤3:模型评估与调优完成模型构建后,我们需要...
三、模型的搭建 在搭建模型之前,先来瞅一瞅我们在该任务中需要用到的BERT+Bi-LSTM+CRF模型的结构,如下图所示: 然后根据模型的结构及运作流程,完成 Model 部分的搭建,代码如下(小伙伴们也可以尝试去除Bi-LSTM层,直接在BERT后加上CRF模块): importtorchimporttorch.nnasnnfromtransformersimportBertModel# 需要提前 ...
序列标注的命名实体识别方法，特别是将CNN、RNN和BERT等深度模型与条件随机场CRF结合，已成为主流方法。基于CRF的序列标注模型在序列预测中引入了标签路径约束，通过自动学习数据集中的标签转移关系和约束条件，帮助模型选择合理有效的实体标签序列。在实验分析部分，研究了BERT、BERT-Bi-LSTM、BERT-CRF、BERT-...
BERT-BILSTM-CRF模型首先使用BERT进行词向量的预训练，然后通过BiLSTM进行特征提取，最后利用CRF层进行序列标注。这种模型能够自适应学习，无需大量特征工程，且在实验结果上表现优秀。综上所述，这些模型在NER任务中各有特色，从传统的CRF模型到融合了深度学习技术的LSTM-CRF和BERT-BILSTM-CRF模型，它们的...
第二,BiLSTM-CRF模型的输入是这些嵌入,输出是句子x中的单词的预测标签。 虽然不需要知道BiLSTM层的细节,但是为了更容易的理解CRF层,我们需要知道BiLSTM层输出的意义是什么。 上图说明BiLSTM层的输出是每个标签的分数。例如,对于w0, BiLSTM节点的输出为1.5 (B-Person)、0.9 (I-Person)、0.1 (B-Organization)、...
1.BERT的基本原理是什么? BERT 来自 Google 的论文Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,BERT 是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的首字母缩写,整体是一个自编码语言模型(Autoencoder LM),并且其设计了两个任务来预训练该模型。
基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统通过构建医疗领域的知识图谱来实现计算机的深度学习,并且能够实现自动问答的功能。本次的内容研究主要是通过以Python技术来对医疗相关内容进行数据的爬取,通过爬取足量的数据来进行知识图谱的的搭建,基于Python语言通过echarts、Neo4j来实现知识图谱的可视化。通过...