将CNN和RNN做为基本的文本特征编码器，更好的学习token或word的隐层表示，再利用CRF进行实体标签分类，B...
【NLP-NER】如何使用BERT来做命名实体识别 该模型中差异仅仅在于,文本经过BERT进行特征抽取之后,接一个Feed-Forward层和sonftmax,而不是CRF。 2. 关系分类模块 我们重点来看关系抽取的模块,该模块的输入由2个部分组成:实体抽取信息以及BERT编码信息。将实体抽取模块输出的BIOES类别信息,编码成固定维度的向量。然后将...
应用于文本处理的经典模型包括由CNN、LSTM衍生出一系列模型:TextCNN、DCNN、RCNN及BiLSTM。政策研究领域已有一些学者基于上述模型进行相关研究。赵洪等[21]应用卷积和BiLSTM-CRF模型实现了政府公文的知识抽取,胡吉明等[22]构建了融合CNN、BiLSTM、Atte...
BERT-BiLSTM-CRF:结合BERT提取上下文特征,BiLSTM进一步捕捉序列信息,CRF负责序列标注。 BERT-BiGRU-CRF:使用BiGRU替代BiLSTM,同样用于特征提取和序列标注。 BERT-TextCNN-CRF:在BERT和CRF之间加入TextCNN层,用于特征提取。 应用场景 命名实体识别:如金融实体抽取、法律文档实体识别等。 关系抽取:识别文本中实体之间的关...
意图识别类似分类任务,意图分类的方法包括CNN、LSTM、基于注意力的CNN、分层注意力网络、对抗性多任务学习。在调研时看到了JointBert论文。 二、模型架构 CLS([CLS])是BERT模型中的一个特殊标记(special token),位于输入序列的第一个位置。CLS标记的主要作用是表示整个输入序列的类别。在训练BERT模型时,我们将输入序列...
上一期我们详细介绍NER中两种深度学习模型,LSTM+CRF和Dilated-CNN,本期我们来介绍如何基于BERT来做命名实体识别任务 作者&编辑 | 小Dream哥 1 引入BERT 笔者在之前的文章中介绍过BERT,想要回顾的同学可以点击下面的链接,这里就不再介绍BERT的结构了。 【NLP】 深入浅出解析BERT原理及其表征的内容mp.weixin.qq....
意图识别类似分类任务,意图分类的方法包括CNN、LSTM、基于注意力的CNN、分层注意力网络、对抗性多任务学习。在调研时看到了JointBert论文。 二、模型架构 CLS([CLS])是BERT模型中的一个特殊标记(special token),位于输入序列的第一个位置。CLS标记的主要作用是表示整个输入序列的类别。在训练BERT模型时,我们将输入序列...
我简单比较了Bert-bilstm-crf,Bert-cnn-crf和Bert-crf在msra和people_daily数据集上的效果。在msra上确实有提升,不过在people daily上Bert-crf效果最好。整体上感觉bert把需要的信息都做了提取,bilstm只是选择性从中挑选有用的信息做整合,所以增益并不是很大。如果你的标注数据很少,或者对预测latency有要求,Bert-cr...
To address the problem of low accuracy of nested named entity recognition in named entity recognition in aquature medicine, a named entity recognition method is proposed based on multi-core convolutional neural networks(BERT+Multi-CNN+CRF). Multi-core convolutional n...
“副产品”,因此可以直接利用 BERT 输出层得到的 embedding,然后在做机器翻译任务时,将其作为输入/输出的 embedding 表示,这样做的话,可能会遇到 UNK 的问题,为了解决 UNK 的问题,可以将得到的词向量 embedding 拼接字向量的 embedding 得到输入/输出的表示(对应到英文就是 token embedding 拼接经过 charcnn 的 ...