从上表可以看出,BERT-MRC模型在命名实体识别任务中具有较高的准确率和F1得分,性能优于其他先进模型。这表明BERT-MRC模型在处理NER任务时具有更强的泛化能力和鲁棒性。四、应用前景与建议BERT-MRC模型作为一种强大的Baseline,在命名实体识别任务中表现出色。随着深度学习技术的不断发展,BERT-MRC模型有望在更多场景中得...
GitHub - longyongchao/Nested-NER-based-BERT-and-MRC: 基于BERT和MRC框架实现的嵌套命名实体识别 欢迎Star。 一、什么是嵌套命名实体? 命名实体识别(NER)大家都知道是什么吧?NER是NLP的基础任务,说白了就是模型在文本中自动找出一些名词,比如组织名、地点、人名等。找出这些名词之后,我们就可以进一步实现更多的下游...
在flat NER上常用的序列标注模型通常不适用于nested NER,为了将两个任务用一套统一框架处理,BERT-MRC从MRC(机器阅读理解)角度建模实体识别任务。 简单地说,BERT-MRC将实体类别相关的先验信息(比如实体类别描述)构建为一个问句,并将问句与文本内容一起输入模型,然后从文本内容中抽取问句的答案,也就是实体在文本中的...
MRC模型是指通过query来抽取出context中对应的answer spans,本质上来说属于2个多分类任务,即需要对context中的每个token输出其是否为answer span的starting position和ending position。 在过去的一两年里,各种NLP任务趋向于转换成MRC任务[6],而作者也提到之所以提出用MRC任务解决NER问题是受到[7]中将实体关系抽取任务转换...
此外,BERT还可以用于生成答案,特别是在机器阅读理解(MRC)任务中。 语义相似度计算:BERT可以对输入的文本进行深度理解,包括上下文、语义和语法结构,因此可以提供更准确的文本相似度计算结果。 五、BERT模型的训练调优技巧 学习率调整:BERT模型的训练需要进行学习率调整,一般采用warmup和decay等方式进行调整,使模型能够更...
MRC模型是指通过query来抽取出context中对应的answer spans,本质上来说属于2个多分类任务,即需要对context中的每个token输出其是否为answer span的starting position和ending position。 在过去的一两年里,各种NLP任务趋向于转换成MRC任务[6],而作者也提到之所以提出用MRC任务解决NER问题是受到[7]中将实体关系抽取任务转换...
MRC模型是指通过query来抽取出context中对应的answer spans,本质上来说属于2个多分类任务,即需要对context中的每个token输出其是否为answer span的starting position和ending position。 在过去的一两年里,各种NLP任务趋向于转换成MRC任务[6],而作者也提到之所以提出用MRC任务解决NER问题是受到[7]中将实体关系抽取任务转换...
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...
问答系统:BERT可以用于理解和回答用户的问题,特别是在机器阅读理解(MRC)任务中表现出色。 语义相似度计算:通过将文本转换为向量表示,并计算这些向量之间的距离或相似度,BERT可以评估文本之间的语义关系。 文本生成:虽然BERT本身是一个基于掩码的语言模型,但通过微调或结合其他生成模型,也可以构建出基于BERT的文本生成系统...
NER(命名实体识别)通常可以分为nested NER(嵌套命名实体识别)及flat NER(非嵌套命名实体识别)。在flat NER上常用的序列标注模型通常不适用于nested NER,为了将两个任务用一套统一框架处理,BERT-MRC从MRC(机器阅读理解)角度建模实体识别任务。 简单地说,BERT-MRC将实体类别相关的先验信息(比如实体类别描述)构建为一...