《地质通报》网络首发论文 题目: 结合 BERT 与 BiGRU-Attention-CRF 模型的地质命名实体识别 作者: 谢雪景,谢忠,马凯,陈建国,邱芹军,李虎,潘声勇,陶留锋 网络首发日期: 2021-09-13 引用格式: 谢雪景,谢忠,马凯,陈建国,邱芹军,李虎,潘声勇,陶留锋.结合 BERT与 BiGRU-Attention-CRF 模型的地质命名实体识别....
Geological named entity recognition combined BERT and BiGRU-Attention-CRF model 在线阅读 免费下载 引用 收藏 分享 摘要 从地质文本中提取地质命名实体,对地质大数据的深度挖掘与应用具有重要意义。定义了地质命名实体的概念并制订了标注规范,设计了地质实体对象化表达模型。地质文本存在大量长实体、复杂嵌套实体,增加...
基于Bert_Position_BiLSTM_Attention_CRF_LSTMDecoder的法律文书要素识别.zip Jo**hn上传612KB文件格式zip 毕业设计:基于Bert_Position_BiLSTM_Attention_CRF_LSTMDecoder的法律文书要素识别.zip (0)踩踩(0) 所需:1积分
This method integrates the BiLSTM and BERT models and combines these with the attention mechanism. The steps of this methods are as follows: First, data preprocessing is carried out by word segmentation and removing stop words; second, after extracting the features and...
Macadam是一个以Tensorflow(Keras)和bert4keras为基础,专注于文本分类、序列标注和关系抽取的自然语言处理工具包。支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA、GPT-2等EMBEDDING嵌入; 支持FineTune、FastText、TextCNN、CharCNN、BiRNN、RCNN、DCNN、CRNN、DeepMoji、SelfAttention、HAN、...
, this paper uses the pre-trained model BERT (bidirectional encoder representation from transformers) as the embedding layer of the model, adds a self-attention layer, and proposes a Chinese named entity recognition research method based on the Bert-BiLSTM-CRF model combined with self-attention. ...
Macadam是一个以Tensorflow(Keras)和bert4keras为基础,专注于文本分类、序列标注和关系抽取的自然语言处理工具包。支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA、GPT-2等EMBEDDING嵌入; 支持FineTune、FastText、TextCNN、CharCNN、BiRNN、RCNN、DCNN、CRNN、DeepMoji、SelfAttention、HAN、...
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Macadam是一个以Tensorflow(Keras)和bert4keras为基础,专注于文本分类、序列标注和关系抽取的自然语言处理工具包。支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA、GPT-2等EMBEDDING嵌入; 支持FineTune、FastText、TextCNN、CharCNN、BiRNN、RCNN、DCNN、CRNN、DeepMoji、SelfAttention、HAN、...