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 Embedding 与 BiLSTM CRF 分离,实现GPU显存的高效利用。 未完待续。。。
前言 本文将介绍基于pytorch的bert_bilstm_crf进行命名实体识别,涵盖多个数据集。命名实体识别指的是从文本中提取出想要的实体,本文使用的标注方式是BIOES,例如,对于文本虞兔良先生:1963年12月出生,汉族,中国国籍,无境外永久居留权,浙江绍兴人,中共党员,MBA,经
BiLSTM-CRF 模型已在上述提到，BERT 的加入目的是使用它来预训练模型做词向量 ，通过 embedding 把大量...
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...
命名实体识别NER任务是NLP的一个常见任务，它是Named Entity Recognization的简称。简单地说，就是识别一...
基于bert命名行训练命名实体识别模型: 安装完bert-base后,会生成两个基于命名行的工具,其中bert-base-ner-train支持命名实体识别模型的训练,你只需要指定训练数据的目录,BERT相关参数的目录即可。可以使用下面的命令查看帮助 bert-base-ner-train -help 训练命名实体识别的例子如下: ...
框架很简单,就是bert+Bilstm-CRF,前面讲了bert就是用来产生词向量的,所以如果抛开这个原理,这个升级版本的NER模型就很简单了。 这里先给出代码链接。BERT是Google提出的基于tensorflow1.11.0的代码,里面用了高级API,所以这篇博客我主要在代码层面讲一下bert的应用。原理部分我也做了详细的介绍,请戳。
上一篇介绍了基本的ner任务,这篇继续介绍下CRF,最后使用Bert实现Ner任务。 1,CRF 我们先看两张简图。 图一是Bilstm也就是上一篇介绍的模型,图二就是BiL...
基于bert命名行训练命名实体识别模型: bert-base-ner-train -help 参数说明 其中data_dir是你的数据所在的目录,训练数据,验证数据和测试数据命名格式为:train.txt, dev.txt,test.txt,请按照这个格式命名文件,否则会报错。 训练数据的格式如下: 每行得第一个是字,第二个是它的标签,使用空格’ '分隔,请一定要...