在这里有一个小小的建议是:我推荐使用transformers,放弃使用pytorch-transformers。因为目前pytorch-transformers的官方文档已经从github上下掉了,无论是使用还是后期维护都可能有潜在的问题。我建议大家如果想使用transformers,一定要在一开始就把transformers所需要的环境装好,而不要退而求其次去使用pytorch-transformers。 另外...
在我们的应用场景中,训练数据构建主要有以下两个难点,第一个是缺乏高质量的标注数据,在query的场景下,只有用户query点击这样的label,且质量通常不是很高;第二个是人工标注的成本高,因为NER通常采用BIO这样的标注体系,每个token都需要打上标记,这种方式逐个去标非常耗费人力。 ② 解决方案 我们通过主动学习迭代提升标签...
使用PyTorch实现BERT命名实体识别 介绍 在自然语言处理领域,命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是一个重要的任务。它的目标是从文本中识别出具有特定意义的实体,例如人名、地名、组织名等。BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer架构的预训练模型,可以用于各种NLP任务...
用BERT进行实体抽取 这里使用最流行的 PyTorch 框架来实现。首先是引入相关的库。这里选择的是Google发布的模型bert-base-chinese（https://huggingface.co/models 提供了大量的模型供使用，包括各种专业的预训练模型，比如面向金融领域 FinBERT，面向医药领域的 MedBERT等等）： BERT_NAME = 'bert-base-chinese'转化...
深度解析BERT:从理论到Pytorch实战 本文从BERT的基本概念和架构开始,详细讲解了其预训练和微调机制,并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点,包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI...
达观王文广:一文详解BERT模型实现NER命名实体抽取 在自然语言处理和知识图谱中,实体抽取、NER是一个基本任务,也是产业化应用NLP 和知识图谱的关键技术之一。BERT是一个大规模预训练模型,它通过精心设计的掩码语言模型(Masked Language Model,MLM)来模拟人类对语言的认知,并对数十亿个词所组成的语料进行预训练而形成强大...
深度解析BERT:从理论到Pytorch实战 本文从BERT的基本概念和架构开始,详细讲解了其预训练和微调机制,并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点,包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI...
一文详解BERT模型实现NER命名实体抽取-王文广 在自然语言处理和知识图谱中,实体抽取、NER是一个基本任务,也是产业化应用NLP 和知识图谱的关键技术之一。BERT是一个大规模预训练模型,它通过精心设计的掩码语言模型(Masked Language Model,MLM)来模拟人类对语言的认知,并对数十亿个词所组成的语料进行预训练而形成强大的...
BERT是一个大规模预训练模型,它通过精心设计的掩码语言模型(Masked Language Model,MLM)来模拟人类对语言的认知,并对数十亿个词所组成的语料进行预训练而形成强大的基础语义,形成了效果卓绝的模型。通过 BERT来进行实体抽取、NER的方法是当前在NLP和知识图谱的产业化应用中最常用的方法,是效果与成本权衡下的最佳选择。
本文从BERT的基本概念和架构开始,详细讲解了其预训练和微调机制,并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点,包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复...