本文将介绍一个基于Pytorch和BERT模型的中文医疗命名实体识别项目,并重点突出其中的关键技术:BiLSTM-CRF和医学命名实体识别。命名实体识别(NER)是一种自然语言处理(NLP)任务,旨在从文本中识别出具有特定意义的实体,如人名、地名、组织名等。在医疗领域中,命名实体识别也被称为医学命名实体识别(Medicine NER),它有着广...
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模型的结合使用,实现了深度学习与统计模型的完美融合。这种模型的优势在于:首先,BERT的预训练方式可以学习到丰富的词义信息和句子上下文信息,为NER任务提供了强大的基础;其次,BiLSTM能够处理序列标注任务中的依赖关系,进一步提高了模型的性能;最后,CRF可以学习标签之间的相互依赖关系,并生成最终的实体标注...
在NER模型中第一层BiLSTM从NER标注数据中学习上下文信息,第二层BiLSTM的输入由第一层输出和LM模型的输出拼接得到,这样就可以结合小样本训练的文本表征和更加通用LM的文本表征。 放在当下,预训练语言模型已经从Elmo一路到了各种bert,用法也和paper中略有区别。考虑到Bert强大的信息记忆和抽取能力,我们可以直接把Bert放...
《瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱大赛》命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)任务。本项目模型结构:Bert+BiLSTM+CRF,更多内容:http://edu.ichenhua.cn/t/ner, 视频播放量 7.1万播放、弹幕量 22、点赞数 1336、投硬币枚数 746、收藏人数 2825、转发人数 3
GitHub - XavierWww/Chinese-Medical-Entity-Recognition: Using BERT+Bi-LSTM+CRFgithub.com/XavierWww/Chinese-Medical-Entity-Recognition 一、数据预处理 数据集来自CCKS 2019面向中文电子病历的命名实体识别任务(因为涉及到医疗数据的隐私问题我就不贴出链接啦,小伙伴们可以自行 google 或见上面的 GitHub 链接)...
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...
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是自然语言处理的基础技术,常常用于信息提取,在对话系统中用于槽位提取。根据需要提取的实体,主要有两个实现思路:规则和模型。 基于规则的方法主要是正则和词典。其优点是便于修改更新,确定性强;其缺点也很明显:正则需要编写大量规则,词典则需要收集大量同义词。正则适用于结构...
一. 命名实体识别 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是NLP领域中一项基础的信息抽取任务，...
【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,模型参数conlleval.py---...