比如,继续使用BIOES等方法让序列标注模型为句子打上标签,那么任务就从单标签任务变成了多标签任务,如"Chinese"同时具有"S-GPE"和"I-GPE"两种标签,事实上这种处理方法比较麻烦且效果也不理想。 二、基于 MRC 框架解决 Nested NER 任务 2019年,基于MRC(机器阅读理解)思想解决Nested NER任务的框架被提出。[1] MRC ...
而MRC通常被拆解为两个多分类任务,这两个多分类任务分别负责答案的起点和止点位置预测(answer span Extraction)。 换句话说,BERT-MRC在抽取每类实体时,首先都会基于实体类别建立自然语言问句,然后在给定的上下文文本中抽取这个问句的答案片段,也就是相应实体类别下的各个实体文本片段的起点和止点位置。最后,我们采用一...
前面,我们提过BERT-MRC是从MRC(问答式机器阅读理解)角度来建模实体抽取任务的。而MRC通常被拆解为两个多分类任务,这两个多分类任务分别负责答案的起点和止点位置预测(answer span Extraction)。 换句话说,BERT-MRC在抽取每类实体时,首先都会基于实体类别建立自然语言问句,然后在给定的上下文文本中抽取这个问句的答案片...
首先,论文提到了之前使用BERT-MRC的方式做序列标注问题,虽然相比传统的BERT-CRF方法有一定的效果提升,但是仍然有两个缺陷。其中一个就是前言中提到的效率问题。另外一个则是BERT-MRC并没有充分利用标签的知识信息。前言中提到,BERT-MRC引入了标签的先验知识,然而LEAR论文中通过对attention部分进行可视化分析,发现模型可能...
在开源的代码中,预训练的入口是在run_pretraining.py而fine-tune的入口针对不同的任务分别在run_classifier.py和run_squad.py。其中run_classifier.py适用的任务为分类任务。如CoLA、MRPC、MultiNLI这些数据集。而run_squad.py适用的是阅读理解(MRC)任务,如squad2.0和squad1.1。 预训练是BERT很重要的一个部分,与...
在开源的代码中,预训练的入口是在run_pretraining.py而fine-tune的入口针对不同的任务分别在run_classifier.py和run_squad.py。其中run_classifier.py适用的任务为分类任务。如CoLA、MRPC、MultiNLI这些数据集。而run_squad.py适用的是阅读理解(MRC)任务,如squad2.0和squad1.1。
在开源的代码中,预训练的入口是在run_pretraining.py而fine-tune的入口针对不同的任务分别在run_classifier.py和run_squad.py。其中run_classifier.py适用的任务为分类任务。如CoLA、MRPC、MultiNLI这些数据集。而run_squad.py适用的是阅读理解(MRC)任务,如squad2.0和squad1.1。
2、对官方的pytorch实现代码的简单介绍。 3、对本人实现的tensorflow版本的描述,并给出该方法在中文NER任务上的实际效果。(基于bert-mrc方法) bert-of-theseus思想概述 bert-of-theseus与传统的知识蒸馏的核心思想比较相似,主要是通过一些方法让压缩后的模型能够与原始的模型在性能和表现上尽量接近。目前也有很多针对ber...
Zhe Gan: is a senior researcher at Microsoft, primarily working on generative models, visual QA/dialog, machine reading comprehension (MRC), and natural language generation (NLG). He also has broad interests on various machine learning and NLP topics. Zhe received his PhD degree from Duke Univer...
分词和ID转换: 使用BERT的分词器将输入序列分词,并将其转换为输入ID、注意力掩码和类型ID。 本文转载自公众号人工智能大讲堂 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/6MRC88ICo9yR7w1eOeTZiA