This branch is 18 commits ahead of SCU-JJkinging/BERT-Chinese-NER-pytorch:master.Folders and files Latest commit Cannot retrieve latest commit at this time. History24 Commits .idea Logs dataset model pretrained scripts README.md Repository files navigation README BERT-Chinese-NER-pytorch...
用BERT进行实体抽取 这里使用最流行的 PyTorch 框架来实现。首先是引入相关的库。 这里选择的是Google发布的模型bert-base-chinese(https://huggingface.co/models 提供了大量的模型供使用,包括各种专业的预训练模型,比如面向金融领域 FinBERT,面向医药领域的 MedBERT等等): BERT_NAME = 'bert-base-chinese' 转化为to...
Bert-Chinese-Task-Pytorch 使用Bert等各种预训练模型处理下游中文任务 基于bert的句子对的中文分类 数据集位于kaggle上,地址:https://www.kaggle.com/c/fake-news-pair-classification-challenge 代码脚本bert_sentence_pair_classify/sentense_pair_classify.py, 运行结果如下: 基于bert进行中文ner 数据集位于bert_ner...
NER-BERT-pytorch-master_ner_ 作为信息抽取任务的基本步骤,NER一直受到NLP学界的广泛关注。传统方法一般把NER看作是一个序列标记问题,同时预测序列中的实体边界以及实体所属的类别。 上传者:weixin_42666036时间:2021-10-03 Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch:使用Bert,ERNIE,进行中文文本分类 ...
BERT Pytorch源码:https://github.com/hichenway/CodeShare/tree/master/bert_pytorch_source_code HuggingFace Transformers:https://github.com/huggingface/transformers BERT 输入 BERT 模型需要一系列 tokens (words) 作为输入。在每个token序列中,BERT 期望输入有两个特殊标记: [CLS] :这是每个sequence的第一个to...
为了使bert在具体任务上有更好效果,在有大量未标注数据基础上,怎么再次对bert进行预训练?基于google bert源码或者pytorch版本的显示全部 关注者102 被浏览96,378 关注问题写回答 邀请回答 好问题 14 添加评论 分享 13 个回答 默认排序...
xiao-ka/BERT-NER-Pytorch 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 master 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail 分支2 ...
在某些垂直领域,直接微调开源BERT模型或许效果不是很理想,可以使用该领域的无标注文本数据继续预训练,然后再用标注数据进行微调。这个github仓库提供了tensorflow和pytorch两种版本的预训练代码。 github仓库github.com/QunBB/DeepLearning/tree/main/nlp/masked_language_model ...
预训练模型 ---chinese-bert-wwm-ext: ---vocab.txt ---pytorch_model.bin ---config.json --data:存放数据 ---dgre ---ori_data:原始的数据 ---ner_data:处理之后的数据 ---labels.txt:标签 ---train.txt:训练数据 ---dev.txt:测试数据 --config.py:配置 --model.py:模型 --process.py:处...
...数据集使用THUCNews中的train.txt:https://github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch/tree/master...input_masks = [] # attention mask label = [] # 标签 pad_size = 32 # 也称为 max_len (前期统计分析,文本长度最大值为...__init__() self.bert = BertModel.from_...