[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...
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 pip install pytor...
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...
它是一个无向图的概率模型，顶点代表变量，顶点之间的边代表两个变量之间依赖关系。常用的是链式CRF结构...
后来,Lample等在LSTM-CRF的基础上,提出双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)和条件随机场(CRF)结合的模型,这种结构能够获取文本双向语义信息,在文本命名实体中任务中表现优异,在CoNLL-2003数据集中的1值达到90.94%[10]。 杨晓辉等提出一种基于分词任务和命名实体识别任务相结合的多任务双向长短期记忆网络模型,通过加入共享LSTM...
Bert-BiLSTM-CRF是一种基于双向循环神经网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)的自然语言处理(NLP)模型,主要用于命名实体识别(NER)等序列标注任务。
2） BiLSTM-CRF模型的特点 端到端的模型，通常是双向的LSTM模型来捕获单词基于上下文的特征，经过lstm...
在实验分析部分，研究了BERT、BERT-Bi-LSTM、BERT-CRF、BERT-Bi-LSTM-CRF等模型在OntoNotes 5.0和CLUENER数据集上的表现。实验结果表明，BERT基础上添加Bi-LSTM对性能提升有限，甚至可能影响模型性能。同时，CRF层的学习率需要显著大于BERT的学习率，调整为1e-3时，模型性能明显提升。综上所述，基于...
BERT-Bi-LSTM-CRF知识建模自主式交通系统(ATS)的重要组成部分是参与主体,参与主体的信息通常依靠文本进行描述.为构建自主式交通知识图谱,需要从文本中准确地识别出大量参与主体.为此,研究了基于BERT-Bi-LSTM-CRF模型的实体识别方法,对自主式交通系统参与主体进行抽取.词嵌入模型BERT为预训练语言模型,用以捕获丰富的语义...