# 使用BiLSTM处理BERT输出的向量序列 lstm = Bidirectional(LSTM(units=128, return_sequences=True))(embedding) # 定义CRF层 crf = CRF(num_tags, sparse_target=True) #将BiLSTM的输出输入到CRF中进行解码 outputs = crf(lstm) # 定义模型 model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) 在上述代码中,...
接下来,我们需要搭建 Bert-BiLSTM-CRF 模型。这部分代码相对复杂,涉及到多个组件: importtorchfromtorchimportnnfromtransformersimportBertModelclassBertBiLSTMCRF(nn.Module):def__init__(self,bert_model='bert-base-uncased',hidden_dim=256,num_classes=10):super(BertBiLSTMCRF,self).__init__()self.bert=...
基线模型 Bert-Bilstm-CRF 来看下基准模型的实现，输⼊是wordPiece tokenizer得到的tokenid，进⼊Bert预训练模型抽取丰富的⽂本特征得到batch_size * max_seq_len * emb_size的输出向量，输出向量过Bi-LSTM从中提取实体识别所需的特征，得到batch_size * max_seq_len * (2*hidden_size)的向量，最终进⼊...
Bert-bilstm-crf命名体识别 Bert-bilstm-crf命名体识别 引⼊ Bert-bilistm-crf进⾏命名体识别其实就是在bilstm-crf的基础上引⼊bert词向量，pytorch官⽹给出了的bilstm-crf的模板代码，但是pytorch官⽅的bilstm-crf的代码存在两个问题：1. 代码的复杂度过⾼，可以利⽤pytorch的⼴播计算⽅式，将...
Bert+BiLSTM+CRF模型代码 BERT模型运行日志 Bert+BiLSTM+CRF模型运行结果 总结 本文内容 通过Bert+Bi-LSTM+CRF模型探索中文关键信息实体识别。 使用BERT预训练模型,获取每一个标识的向量表示特征 ...
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...
BERT-BiLSTM-CRF模型实现 模型代码实现也相对简单,了解各个模块的输入输出,然后做好拼接即可。由于增加了CRF模块,CRF模块在训练时的前向传播返回则是当前批次数据的损失值。在infer时再返回各条待推理的最优label路径。实现如下: import torch from torch import nn ...
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。
1.2.2 Bert-BiLSTM-CRF: 随着Bert语言模型在NLP领域横扫了11项任务的最优结果,将其在中文命名实体识别中Fine-tune必然成为趋势。它主要是使用bert模型替换了原来网络的word2vec部分,从而构成Embedding层,同样使用双向LSTM层以及最后的CRF层来完成序列预测。详细的使用方法可参考:基于BERT预训练的中文NER(https://blog...