Bert-ChineseNER Introduction 该项目是基于谷歌开源的BERT预训练模型,在中文NER任务上进行fine-tune。 训练本模型的主要标记数据,来自于zjy-usas的ChineseNER项目。本项目在原本的BiLSTM+CRF的框架前,添加了BERT模型作为embedding的特征获取层,预训练的中文BERT模型及代码来自于Google Research的bert。
BERT-NER |___ bert # need git from [here](https://github.com/google-research/bert) |___ cased_L-12_H-768_A-12 # need download from [here](https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/cased_L-12_H-768_A-12.zip) |___ data # train data |___ middle_data # midd...
首先下载BERT基于中文预训练的模型(BERT官方github页面可下载),存放到BERT_BASE_DIR文件夹下,之后将数据放到NER_DIR文件夹下。即可开始训练。sh run.sh exportBERT_BASE_DIR=/opt/xxx/chinese_L-12_H-768_A-12exportNER_DIR=/opt/xxx/tmp python run_NER.py \ --task_name=NER \ --do_train=true \ -...
项目地址:https://github.com/hemingkx/CLUENER2020 1、不懂就问,什么是NER任务? NER(Named Entity Recognition),中文称为命名实体识别,是NLP中一项非常基础的任务。命名实体一般指的是文本中具有特定意义或者指代性强的实体,通常包括人名、地名、机构名、日期时间、专有名词等。而命名实体识别,就是要在文本中将这...
鉴于BERT的强大,在下游任务中,引入BERT是很自然的想法。像谷歌这些资源丰富的大佬,帮我们预训练好了模型,并且开源出来,当然要好好利用。这里就介绍下,如何基于谷歌开源出来的BERT base模型,进行fine tune,做NER任务。 2 获取BERT预训练模型 BERT源码可以从google-research的github中获取: ...
首先下载BERT基于中文预训练的模型(BERT官方github页面可下载),存放到BERT_BASE_DIR文件夹下,之后将数据放到NER_DIR文件夹下。即可开始训练。sh run.sh 实验结果 总结 其实在读了BERT的论文后,结合代码进行下游任务的微调能够理解的更深刻。 其实改造下游任务主要是把自己数据改造成它们需要的格式,然后将输出类别根据...
Chinese NER using Bert BERT for Chinese NER. dataset list cner: datasets/cner CLUENER:https://github.com/CLUEbenchmark/CLUENER model list BERT+Softmax BERT+CRF BERT+Span requirement 1.1.0 =< PyTorch < 1.5.0 cuda=9.0 python3.6+ input format ...
本文采用“MSRA实体抽取数据集”,并使用BIO标记方法来标记,数据集在GitHub 上有很多,也可以GitHub官网下载。 (https://github.com/wgwang/kgbook/tree/main/datasets/NER-MSRA) MSRA数据集中,实体类型有三种: LOC:地点类型 ORG:机构类型 PER:人物类型
本文通过多个实验的对比发现,结合Bert-NER和特定的分词、词性标注等中文语言处理方式,获得更高的准确率和更好的效果,能在特定领域的中文信息抽取任务中取得优异的效果。 1 信息抽取和知识图谱 目录 1 命名实体识别 Bert-BiLSTM-CRF命名实体识别模型 NeuroNER和Bert...
众多实验表明,该结构属于命名实体识别中最主流的模型,代表的工具有:[NeuroNER](https://github.com/Franck-Dernoncourt/NeuroNER)。它主要由Embedding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,而本文将分析该模型在中文NER任务中的表现。