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BERT模型的强大文本表征建模能力。 2. CRF与NER 基于序列标注的命名实体识别方法往往利用CNN、RNN和BERT等模型对文本token序列进行编码表征,再利用一个全连接层对序列每个token...
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对句子长度进行截断以及padding填充,使每个输入句子的长度...
LSTM 可以用于处理医学文本中的序列信息,例如病历、症状描述等。它有助于保留文本中的上下文信息,提高模型对长文本的理解能力。CRF 是一种用于标注序列数据的统计建模方法。在序列标注任务中,CRF 能够考虑标签之间的依赖关系,从而更好地捕捉序列结构。 在医学文本中,CRF 可以用于命名实体识别(NER)任务,例如识别疾病、...
将BERT、Bi-LSTM和CRF结合使用可以充分发挥各自的优势。BERT提供强大的上下文表示能力,Bi-LSTM处理序列数据,而CRF则进行标签预测。下面我们将详细介绍如何将这三个模型结合起来实现命名实体识别。步骤1:数据预处理首先,我们需要对数据进行预处理,包括分词、去除停用词等。此外,我们还需要将数据转换为适合模型输入的格式。
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...
本文旨在介绍如何利用深度学习技术,特别是BERT、LSTM和CRF模型,结合知识图谱技术,构建一个智能的医疗问答系统,为医患双方提供便捷的交互平台。 一、技术背景 1. 知识图谱 知识图谱是一个将知识连接起来形成网络的结构,由节点(实体)和边(关系)组成。在医疗领域,知识图谱可以包含疾病、症状、药物、治疗方案等多种实体...
计算机毕业设计Python医疗问答系统 可视化 BERT+LSTM+CRF模型,本视频由B站计算机毕业设计大学提供,71次播放,好看视频是由百度团队打造的集内涵和颜值于一身的专业短视频聚合平台
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对句子长度进行截断以及padding填充,使每个输入句子的长度...
层（主要有词向量，字向量以及一些额外特征），双向 LSTM 层，以及最后的 CRF 层构成，该模型无需特征...
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...