BERT-BiLSTM-CRF模型是一种用于自然语言处理任务的序列标注模型。它结合了BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),BiLSTM(双向长短期记忆网络)和CRF(条件随机场)三个组件。 BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型,能够提取文本的上下文表示。它通过在大规模语料库上进行无监督预训练,学习到了丰...
该模型整体基于 Lattice LSTM + CRF，如图所示，单词序列“长江大桥“、“长江“、“大桥“ 能消除潜在...
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BERT模型的强大...
在Bert-BiLSTM-CRF模型中,BiLSTM用于进一步处理BERT输出的向量序列。最后是CRF。CRF是一种条件随机场,能够识别序列中的结构模式。它通过计算给定输入序列的条件概率来预测标签序列。在Bert-BiLSTM-CRF模型中,CRF用于对BiLSTM输出的向量序列进行解码,生成最终的标签序列。现在,让我们来看看如何实现Bert-BiLSTM-CRF基线模...
基线模型 Bert-Bilstm-CRF 来看下基准模型的实现,输入是wordPiece tokenizer得到的tokenid,进入Bert预训练模型抽取丰富的文本特征得到batch_size * max_seq_len * emb_size的输出向量,输出向量过Bi-LSTM从中提取实体识别所需的特征,得到batch_size * max_seq_len * (2*hidden_size)的向量,最终进入CRF层进行解码...
BiLSTMBiLSTM + CRFBert + BiLSTM + CRF 1、BiLSTM 模型大致结构 只用BiLSTM来做NER的话,实际上就是多分类,既然是多分类,那么它的损失函数就可以用交叉熵来表示。模型构建及损失计算如下: class BiLSTM(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, emb_size, hidden_size, out_size, drop_out=0.5,...
本文将采用BERT+BiLSTM+CRF模型进行命名实体识别(Named Entity Recognition 简称NER),即实体识别。命名实体识别,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。 BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers),即双向Transformer的Encoder。模型的创新点在预训练方法上,即用了Mas...
BERT-BiLSTM-CRF模型 【简介】使用谷歌的BERT模型在BiLSTM-CRF模型上进行预训练用于中文命名实体识别的pytorch代码 项目结构 bert_bilstm_crf_ner_pytorchtorch_nerbert-base-chinese---预训练模型data---放置训练所需数据output---项目输出,包含模型、向量表示、日志信息等source---源代码config.py---项目配置,模型...
2) BiLSTM-CRF模型 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模型输出得到的是能够表示单词上下文信息的向量,然后经过线性层转换为score,就是该单词对应每个实体的打分;这个打分输入给CRF层,crf层实际学习的是一个[outsize,outsize]的转移矩阵,这个矩阵第i行第j列的元素的含义是:上一...
BERT-BiLSTM-CRF模型是一种结合了BERT、双向LSTM(BiLSTM)和条件随机场(CRF)的深度学习模型,常用于自然语言处理中的序列标注任务,如命名实体识别等。下面我将按照你的提示,分点介绍如何实现BERT-BiLSTM-CRF模型,并附上相关代码片段。 1. 准备数据集,并进行预处理 在训练BERT-BiLSTM-CRF模型之前,需要准备并预处理...