① 将语言预训练模型 BERT 应用到中文实体识别中 语言预训练是作为中文实体识别的上游任务, 它把预训练出来的结果作为下游任务 BiLSTM-CRF 的输入, 这就意味着下游主要任务是对预训练出来的词向量进行分类即可, 它不仅减少了下游任务的工作量, 而且能够得到更好的效果; ② BERT 语言预训练模型不同于传统的预训练...
内容提示: 分类号: TP391.1 论文编号 :2018023160密级:公开贵 州大学 2021 届硕士士研究生学位论文基于 BERT-BiLSTM-CRF 知识抽取模型的 民族药知识图谱构建学科专业 研究方向 导 师研 究 生电 子科学与技术 知识抽取、知识图谱 贺松 副教授关 B 光 敏中 国■贵州■ 贵阳 2021 年 06 月 文档格式:PDF |...
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...
1 BERT-BiLSTM-CRF模型 1.1 模型概述 本文提出的BERT-BiLSTM-CRF模型结构如图1所示,模型总共由4个模块组成。BERT层将输入的文本经过预训练生成动态词向量,将得到的词向量信息作为BiLSTM层的输入进行双向训练,进一步提取文本特征。注意力机制主要对BiLSTM层输出的结果中提取对实体识别起关键作用的特征信息,对上层输出的...
内容提示: 第38 卷第 1 期齐齐哈尔大学学报(自然科学版) Vol.38,No.1 2022 年 1 月 Journal of Qiqihar University(Natural Science Edition) Jan.,2022 基于 BERT-BiLSTM-CRF 模型 的中文实体识别研究 沈同平,俞磊,金力,黄方亮,许欢庆 (安徽中医药大学 医药信息工程学院,合肥 230012) 摘要:中文文本实体...
首先利用BERT模型中位置向量信息提高指标名等实体的识别效果,其次采用BiLSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory,双向长短时记忆网络)模型学习渔业标准文本定量指标中长序列语义特征,然后再将注意力机制与BERT+BiLSTM模型进行融合以解决...
综合两组模型对,将CRF学习率扩大100倍能很明显的提升模型性能,并且BERT-CRF-0.001模型性能是最好的,甚至略微好于BERT-Bi-LSTM-CRF-0.001,这充分验证了CRF所需要的的学习率要比BERT大,设置更大的学习率能够为模型带来性能提升。 参考文献 [1] 简明条件随机场CRF介绍(附带纯Keras实现) [2] BiLSTM上的CRF,用命...
论文地址:《Design Challenges and Misconceptions in Neural Sequence Labeling》 3.1 NCRF++原理介绍 NCRF++模型的结构如下图所示,其结构跟BILSTM-CRF非常像,只是在词向量的基础上,采用CNN或者LSTM对这个词汇的字符向量进行编码,将其转化为一个字符向量,然后将字符向量与词向量进行拼接,再进去BILSTM...
基于Bert-BiLSTM-CRF的中医文本命名实体识别
4. 论文结构安排 引言部分首先介绍了自然语言处理(NLP)在中文专业术语抽取领域的应用背景和重要性,然后简要介绍了预训练模型BERT以及BiLSTMCRF模型的基本原理。接着本文针对中文专业术语抽取任务提出了一种基于BERT嵌入BiLSTMCRF模型的方法,并对其进行了详细的阐述。对本文的研究意义和创新点进行了总结。 在本节中我们回...