BERT命名实体识别(NER)与PyTorch实现 引言 命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)是自然语言处理中的一项重要任务。它的目标是识别文本中提到的人名、地点名、组织名等实体。在现代NLP中,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)作为一种强大的预训练模型,在NER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...
命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)是自然语言处理(NLP)中的一个重要任务,用于识别文本中的实体名称,例如人名、地名、组织名等。使用预训练的BERT模型来实施NER任务可以大大提高模型的效果。本文将详细介绍如何使用PyTorch和BERT实现命名实体识别,包括所需的步骤、代码示例以及相关说明。 二、整体流程 为了更好...
通过合理的预处理、模型选择和微调,你几乎可以用BERT解决任何自然语言处理问题。 五、BERT的Python和PyTorch实现 预训练模型的加载 加载预训练的BERT模型是使用BERT进行自然语言处理任务的第一步。由于BERT模型通常非常大,手动实现整个架构并加载预训练权重是不现实的。幸运的是,有几个库简化了这一过程,其中包括transforme...
1,这个版本没写argparse,没写dataparallel,所以感觉有点粗糙,代码的扩展性不佳,然而写了dataparallel用多卡训练又因为transformer2.2.2与pytorch1.5.1冲突会报StopIteration的错误,建议完善一下,使用transformer最新版本只需要把modeling_bert的引入改一下就行。2. pad的策略是不是有点奇怪,现在是按照batch中最长来pad的,...
Pytorch版本的BERT实际中，基本没有人会从零开始（随机初始化）训练一个完整的卷积网络，因为相对于网络...
作为一项基础的NLP任务,其在信息抽取、关系抽取、图谱构建等任务中都作为基础存在,是信息抽取不可或缺的一环,下面分享一个开箱即用的基于pytorch+bert(transformers)的NER命名实体识别工具包。 模型构建models.py: importtorchimporttorch.nnasnnfromtransformersimportBertModel,BertConfigfromtorchcrfimportCRFimportosclassBe...
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基础语义,形成了效果卓绝的模型。通过 BERT来进...
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...
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' 转化为torch能够使用的数据集...