贴两个用CRF做NER的代码仓库来佐证这一点: https://github.com/hemingkx/CLUENER2020/blob/main/BERT-CRF/model.py https://github.com/xinyi-code/NER-Pytorch-Chinese/blob/master/models/ner_model.py 参考资料
Bert-BiLSTM-CRF基线模型结合了BERT的上下文表示能力和BiLSTM-CRF的序列标注能力。具体来说,该模型分为三个部分:BERT预训练模型、BiLSTM网络和CRF解码器。 BERT预训练模型:BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型,通过大规模语料库的无监督学习,能够理解文本中的上下文信息。在中文NER任务中,我们使用预训练的中文BE...
CRF则是一种条件随机场模型,主要用于序列标注任务,如命名实体识别(NER)。CRF模型通过考虑整个序列的信息来预测每个位置的标签,从而避免了标签之间的独立假设。从模型结构上看,BERT和CRF各有特点。BERT基于Transformer的编码器结构,通过自注意力机制来理解输入序列中的单词关系。而CRF则采用一种基于图的模型结构,通过计算...
本文将采用BERT+BiLSTM+CRF模型进行命名实体识别(Named Entity Recognition 简称NER),即实体识别。命名实体识别,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。 BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers),即双向Transformer的Encoder。模型的创新点在预训练方法上,即用了Mas...
softmax比较简单就是基于token embedding进行标签概率计算。而CRF的原理上理解是，CRF是全局无向转移概率...
NER评估分为Tag级别(B-LOC,I-LOC)和Entity级别(LOC),一般以entity的micro F1-score为准。因为tag预测准确率高但是抽取出的entity有误,例如边界错误,在实际应用时依旧抽取的是错误的实体。repo中的evalution.py会针对预测结果分别计算Tag和Entity的指标,以下是Bert-bilstm-crf在MSRA数据集上的表现 ...
1、NER中的维度变换,BiLSTM中的层之间变换+CRF的输入输出原理,维特比解码; 2、说说BERT?为什么Trabsformer是双向? 3、BM25比tf-idf好在哪? 4、事件抽取怎么做的?没有触发词怎么办? 6、关系抽取PCNN中的CNN是几层? 回答的也就60%,惭愧,好多都忘了。不过还是喜欢面试,能发现很多不会的细节。接下来着重...
综上所述,BiLSTM+CRF模型的数学原理可以表示为: 其中 其中 和 是输出层的参数, 是转移矩阵, 是位置 的特征表示, 是位置 的标签表示, 是位置 和 3. 数据准备 下面我将使用一个简单的命名实体识别(NER)任务来演示模型的训练和预测过程。数据集包含了一些句子,每个句子中的单词都被标记为“B-PER”(人名开始)...
BERT用于 NER(实体命名识别) 本文主要讲解Bert模型的基本原理与Fine-tuning。 基本原理 BERT是一种预训练语言模型,即首先使用大量无监督语料进行语言模型预训练(Pre-training),再使用少量标注语料进行微调(Fine-tuning)来完成具体NLP任务(分类、序列标注、句间关系判断和机器阅读理解等)。