针对NER任务使用的比较多的是LSTM-CRF等序列标注模型，但是序列标注模型只能将单个标签分配给特定的标记/...
命名实体识别任务除了 Bert作为特征提取器、CRF解码以外，近年来，基于引入词汇信息的中文NER系统的研究也...
本文提出一种BERT-BiLSTM-CRF的实体识别模型,BERT层作为模型嵌入层,将输入文本生成生成表征上下文语义信息的词向量,解决语义消岐问题,通过BiLSTM网络对生成的向量进行特征提取,自注意力机制捕获文本序列中单词间关系及距离依赖,选择性的关注重要部位权重信息,最后通过CRF进行解码生成实体标签序列。实验结果表明,该模型在微...
按照标准实践,我们将其制定为标记任务,但不在输出中使用 CRF 层。我们使用第一个子标记的表示作为 NER 标签集上标记级分类器的输入。 为了消除微调方法,我们通过从一层或多层中提取激活来应用基于特征的方法,而无需微调 BERT 的任何参数。这些上下文嵌入用作分类层之前随机初始化的两层 768 维 BiLSTM 的输入。
本文模型, 其最大的优势在于 BERT 能够结合上下文的语义信息进行预训练,能够学习到词级别、句法结构的特征和上下文的语义信息特征, 使得该模型相比其他模型, 具有更优的性能.同时利用 BiLSTM 对词向量做进一步处理, 再结合CRF 的优势, 进一步提高了中文实体识别的效果。
原文地址:【NLP】基于BERT-BiLSTM-CRF的NER实现背景NER任务毋庸多言,之前也是从HMM,BiLSTM-CRF,IDCNN-CRF一路实现,也看到各个模型的效果和性能。在BERT大行其道的时期,不用BERT做一下BERT那就有点out了,毕…
基于BERTBiLSTMCRF的油气领域命名实体识别随着技术的不断发展,命名实体识别(NER)作为一项重要的自然语言处理任务,在各个领域都得到了广泛的应用。在油气领域,命名实体识别可以帮助我们更好地理解文本中的实体信息,如石油和天然气的相关概念、设备、过程等,对于油气领域的科学研究、工程实践、信息管理等方面都具有重要的意...
试验结果表明,融合注意力机制与BERT+BiLSTM+CRF模型的渔业标准定量指标识别准确率为94.51%、召回率为96.37%、F1值为95.43%,研究表明,该方法解决了渔业标准定量指标识别准确率不高的问题,可以比较准确地识别由指标名、指标值、单位、限制...
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...
基于bert_bilstm_crf的法律案件实体智能识别方法_郭知鑫.docx,北京邮电六号学报北京邮电大学学报 北京邮电六号学报 Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications ISSN 1007-532 LCN 11-3570/TN 《北京邮电大学学报》网络首发论文 题目: 收稿日期:网络