基于知识图谱的问答系统,BERT做命名实体识别和句子相似度,分为online和outline模式. Contribute to Qubutol/KBQA-BERT development by creating an account on GitHub.
bert_lstm_crf model """ def __init__( self, bert_model, num_labels=9, embedding_dim=512, hidden_dim=512, rnn_layers=1, rnn_dropout=0.1, output_dropout=0.1, use_cuda=False, ): super(BertLstmCrf, self).__init__() self.bert_encoder = bert_model self.embedding_dim = embedding_...
GitHub - XavierWww/Chinese-Medical-Entity-Recognition: Using BERT+Bi-LSTM+CRFgithub.com/XavierW...
项目地址:GTyingzi/Chinese-Medical-Entity_Recognition (github.com) 数据集格式 伴O 两B-BODY 上I-BODY 肢I-BODY 水O 肿O 函数部分 主函数main: importtorchfromdatetimeimportdatetimefromtorch.utilsimportdataimportosimportwarningsimportargparseimportnumpyasnpfromsklearnimportmetricsfrommodelsimportBert_BiLSTM_CR...
基线模型 Bert-Bilstm-CRF 来看下基准模型的实现,输入是wordPiece tokenizer得到的tokenid,进入Bert预训练模型抽取丰富的文本特征得到batch_size * max_seq_len * emb_size的输出向量,输出向量过Bi-LSTM从中提取实体识别所需的特征,得到batch_size * max_seq_len * (2*hidden_size)的向量,最终进入CRF层进行解码...
本系统采用分层架构，包括数据层、模型层、应用层和交互层。数据层负责收集、清洗和存储医疗数据；模型层实现BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型和知识图谱的构建；应用层实现医疗问答系统的各项功能；交互层提供用户交互界面，方便用户进行问答操作。2. 数据处理 本系统收集的医疗数据包括电子病历、医学文献、健康网站等。数据...
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...
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(...
基线模型 Bert-Bilstm-CRF来看下基准模型的实现,输入是wordPiece tokenizer得到的tokenid,进入Bert预训练模型抽取丰富的文本特征得到batch_size * max_seq_len * emb_size的输出向量,输出向量过Bi-LSTM从中提取实体识别所需的特征,得到batch_size * max_seq_len * (2*hidden_size)的向量,最终进入CRF层进行解码,...
同时本篇文章将BERT+CRF模型与其他模型进行了对比,并且对BERT在序列标注上任务上存在的问题进行了分析。 1...同时发现,BERT+CRF模型可以同时解决中文分词和词性标注两个任务,下面我们就通过这两个子任务分析BERT在序列标注上的应用。 2...可以看出BERT+CRF模型的正确率