tensor(labels) ```n接下来,我们将使用BiLSTM和CRF模型进行训练和测试: ```python # 定义模型 class BiLSTM_CRF(nn.Module): def __init__(self, num_labels): super(BiLSTM_CRF, self).__init__() self.hidden_size = 768 self.lstm = nn.LSTM(input_size=768, hidden_size=self.hidden_size, ...
1.先安装软件包,名字叫做pytorch_pretrained_bert/transformers。打开命令行。 2.输入:pip install pytorch_pretrained_bert/trainsformers,回车。 3.安装成功,非常快,20秒之内吧。 chinese_wwm_ext_pytorch 为了方便没有计算训练资源的人也可以轻松使用BERT,谷歌已经训练好了一些BERT模型,比如有如下几个: BERT-Base,...
在自然语言处理(NLP)中,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一个强大的预训练模型,能够捕捉上下文信息。通过结合 BiLSTM(双向长短期记忆网络)和 CRF(条件随机场),我们可以进一步增强模型在序列标注任务(如命名实体识别、分词等)上的能力。本文将带领你实现一个基于 PyTorch 的 Bert-BiLSTM-C...
代码地址:https://github.com/taishan1994/pytorch_bert_bilstm_crf_ner 数据预处理 这里我们以简历数据集为例,数据位于data/cner/raw_data下面,我们先看看初始的数据是什么样子的: 常B-NAME建 M-NAME 良E-NAME , O 男O , O1O9O6O3O 年O 出O 生O , O 工B-PRO科 E-PRO 学B-EDU士 E-EDU , O...
基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别 Star 0 Watch 1 README.md 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_pytorch torch_ner bert-base-chinese --- 预训练模型 data --- 放置训练所需数据 output --...
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...
1. 代码的复杂度过高,可以利用pytorch的广播计算方式,将其复杂度降低。 2.官方代码的batch_size仅仅为1,实际运用时需要将batch_size调大。 对于问题1,知乎上有人重新实现了bilstm-crf的pytorch代码(手撕 BiLSTM-CRF),该段代码可以很好的降低计算的复杂度,并且作者也给出了详细的代码解读,对于初学者建议看看这篇...
基于bert_bilstm_crf的命名实体识别 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,经济师。,我们想要提取...
在BiLSTM-CRF部分代码中,我们的K折验证结果如下所示～: 9、结果分析 9.1 F1分数 从上表中可以直观地看到,在BiLSTM-CRF模型中,同时使用unigram embedding和bigram embedding预训练词向量的模型效果有明显的提升。这主要是因为中文分词中较多分词结果是二元词,且2-gram的共现信息对判断分词边界有明显的帮助作用。 BE...
《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