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我用的是Pytorch,虽然代码比较简单,但还是附上地址:https://github.com/zuochao912/Bert_CRF。 1、任务目标 本文的任务目标在于利用预训练的语言模型,辅助下游的英语的平坦命名实体识别任务。 2、模型结构 主要包括四大模块:tokenizer、Bert model、classifier、CRF layer,其大致的功能如下。 特别提醒,我们输入Bert前...
基于Tensorflow2.3开发的NER模型,都是CRF范式,包含Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-CRF,可微调预训练模型,可对抗学习,用于命名实体识别,配置后可直接运行。 bilstm-crf bert-bilstm-crf idcnn-crf tensorflow2 bert-crf bert-idcnn-crf Updated Dec 10, 2024 Python Danmo121 / Underground...
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bert4torch是一个基于pytorch的训练框架,前期以效仿和实现bert4keras的主要功能为主,方便加载多类预训练模型进行finetune,提供了中文注释方便用户理解模型结构。主要是期望应对新项目时,可以直接调用不同的预训练模型直接finetune,或方便用户基于bert进行修改,快速验证自己的idea;节省在github上clone各种项目耗时耗力,且本...
https://github.com/laoyin/bert-crf-http-rpcgithub.com/laoyin/bert-crf-http-rpc 单一输出 模型训练完成后,我们本地测试将模型保存成checkpoint文件,文件位置为 实现逻辑, 第一步:加载bert模型参数,加载预训练模型, task_name = "cner" processor = processors[task_name]() ...
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1. bert+crf https://github.com/Tongjilibo/bert4torch/blob/master/examples/sequence_labeling/task_...
以前也做过一次细粒度ner任务,但是效果不是很好,种种原因,最近终于是完美了感觉,于是本篇记录一下如何很好的使用bert+crf做命名实体识别。 使用框架的话,非常简单就可以完成这个任务了～ bert_seq2seq框架地址: https://github.com/920232796/bert_seq2seqgithub.com/920232796/bert_seq2seq ...
上一篇具体讲解了项目的综述,这篇将重点放在训练模型上。 首先是clone项目地址 https://github.com/laoyin/bert-crf-http-rpc准备数据bert预训练模型下载, 包含三个文件,二进制bert模型(pytorch_model.bin), …