通过智慧问答的方式构建出以BERT+LSTM+CRF的深度学习识别模型,从而完成对医疗问句主体的识别,构建出数据集以及实现文本的训练。通过Django来进行web网页的开发,通过面向用户的网页端开发使用来满足用户医疗问答的需要。通过该系统设计一个强大的问答模块,能够接受用户输入的自然语言问题,并基于Aho-Corasick算法、贪心算法及...
通过智慧问答的方式构建出以BERT+LSTM+CRF的深度学习识别模型,从而完成对医疗问句主体的识别,构建出数据集以及实现文本的训练。通过Django来进行web网页的开发,通过面向用户的网页端开发使用来满足用户医疗问答的需要。通过该系统设计一个强大的问答模块,能够接受用户输入的自然语言问题,并基于Aho-Corasick算法、贪心算法及...
关于bert+lstm+crf实体识别训练数据的构建 一.在实体识别中,bert+lstm+crf也是近来常用的方法。这里的bert可以充当固定的embedding层,也可以用来和其它模型一起训练fine-tune。大家知道输入到bert中的数据需要一定的格式,如在单个句子的前后需要加入"[CLS]"和“[SEP]”,需要mask等。下面使用pad_sequences对句子长度进...
关于bert+lstm+crf实体识别训练数据的构建 一.在实体识别中,bert+lstm+crf也是近来常用的方法。这里的bert可以充当固定的embedding层,也可以用来和其它模型一起训练fine-tune。大家知道输入到bert中的数据需要一定的格式,如在单个句子的前后需要加入"[CLS]"和“[SEP]”,需要mask等。下面使用pad_sequences对句子长度进...
本系统采用的深度学习模型为BERT+LSTM+CRF。BERT模型用于提取医疗文本的语义信息；LSTM模型用于捕捉文本中的长期依赖关系；CRF模型用于进行命名实体识别，提高标签之间的一致性和整体序列标注的准确性。4. 知识图谱 本系统构建的医疗知识图谱包括疾病、症状、药物等实体类型以及疾病-症状、药物-治疗等关系类型。知识图谱使用...
关于bert+lstm+crf实体识别训练数据的构建 一.在实体识别中,bert+lstm+crf也是近来常用的方法。这里的bert可以充当固定的embedding层,也可以用来和其它模型一起训练fine-tune。大家知道输入到bert中的数据需要一定的格式,如在单个句子的前后需要加入"[CLS]"和“[SEP]”,需要mask等。下面使用pad_sequences对句子长度...
crf(lstm_feats, sentence) return crf_output 在上述代码中,我们首先定义了一个NERModel类,它继承自nn.Module。在初始化函数中,我们设置了词嵌入维度、隐藏层维度、词嵌入层、LSTM层和全连接层。在forward函数中,我们首先使用词嵌入层将输入的单词转换为嵌入向量,然后将嵌入向量传递给LSTM层。LSTM层的输出被展平...
其中,BERT、Bi-LSTM和条件随机场(CRF)是常见的模型组合。1. BERT模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练的深度双向Transformer模型,能够学习文本的深层次表示。通过在大量无标签文本上预训练,BERT可以捕获文本中的上下文信息,这对于NER任务至关重要。2. Bi-LSTM模型Bi-LSTM(...
[预训练模型]:最近BERT为代表的预训练模型表现出了强大的文本表示和理解能力,目前最流行的方法是将BERT或BERT-Bi-LSTM作为底层的文本特征编码器,再利用CRF进行实体标签预测。现在,对于许多命名实体识别任务可以将BERT-Softmax、BERT-CRF、BERT-Bi-LSTM-CRF这几个模型作为baseline,而且能达到很好的效果,这几乎得益于BER...
BERT-BILSTM-CRF模型首先使用BERT进行词向量的预训练，然后通过BiLSTM进行特征提取，最后利用CRF层进行序列标注。这种模型能够自适应学习，无需大量特征工程，且在实验结果上表现优秀。综上所述，这些模型在NER任务中各有特色，从传统的CRF模型到融合了深度学习技术的LSTM-CRF和BERT-BILSTM-CRF模型，它们的...