现在,对于许多命名实体识别任务可以将BERT-Softmax、BERT-CRF、BERT-Bi-LSTM-CRF这几个模型作为baseline,而且能达到很好的效果,这几乎得益于BERT模型的强大文本表征建模能力。 2. CRF与NER 基于序列标注的命名实体识别方法往往利用CNN、RNN和BERT等模型对文本token序列进行编码表征,再利用一个全连接层对序列每个token...
在实验分析部分，研究了BERT、BERT-Bi-LSTM、BERT-CRF、BERT-Bi-LSTM-CRF等模型在OntoNotes 5.0和CLUENER数据集上的表现。实验结果表明，BERT基础上添加Bi-LSTM对性能提升有限，甚至可能影响模型性能。同时，CRF层的学习率需要显著大于BERT的学习率，调整为1e-3时，模型性能明显提升。综上所述，基于序...
自主式交通系统(ATS)的重要组成部分是参与主体,参与主体的信息通常依靠文本进行描述.为构建自主式交通知识图谱,需要从文本中准确地识别出大量参与主体.为此,研究了基于BERT-Bi-LSTM-CRF模型的实体识别方法,对自主式交通系统参与主体进行抽取.词嵌入模型BERT为预训练语言模型,用以捕获丰富的语义特征,将捕获的语义特征输入...
其中,BERT、Bi-LSTM和条件随机场(CRF)是常见的模型组合。1. BERT模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练的深度双向Transformer模型,能够学习文本的深层次表示。通过在大量无标签文本上预训练,BERT可以捕获文本中的上下文信息,这对于NER任务至关重要。2. Bi-LSTM模型Bi-LSTM(Bidirec...
基于此数据与不同的实体识别模型进行对比实验,BERT-Bi-LSTM-CRF模型的准确率为89.68%、召回率为81.77%、F_(1)为85.54%,其中F 1相比现有模型得到有效提升,结果验证了该模型在机场类航行通告中要素实体识别的有效性。 【总页数】7页(P4182-4188) 【作者】郝宽公;董兵;吴悦;彭自琛;罗创 【作者单位】中国民用...
不过有个小技巧，就是先用BERT-CRF进行直接finetune，再将finetune后的模型load到BERT-BiLSTM-CRF (...
本发明属于自然语言处理领域,具体说是一种基于bert、bi-lstm和注意力机制的临床数据分类方法。 背景技术: 1、临床数据,包括患者的主诉、现病史、既往治疗史和检查检验记录等,对医生理解患者病情至关重要,并为制定后续诊疗方案提供了基础。鉴于误诊现象普遍存在,有效利用临床数据进行疾病概率评估和诊疗建议的提供,对于...
航行通告是民用航空情报领域的重要情报资料,针对中文航行通告专业名词较多,格式不统一及语义复杂等问题,提出了一种基于BERT-Bi-LSTM-CRF的实体识别模型,对航行通告E项内容中事件要素实体进行抽取.首先通过BERT(bidirectional encoder representations from transforms)模型对处理后的向量进行预训练,捕捉丰富的语义特征,然后传送...
基于BERT-Bi-LSTM-CRF模型的自主式交通系统参与主体识别方法 自主式交通系统(ATS)的重要组成部分是参与主体,参与主体的信息通常依靠文本进行描述.为构建自主式交通知识图谱,需要从文本中准确地识别出大量参与主体.为此,研究了基... 唐进君,庹昊南,刘佑,... - 《交通信息与安全》 被引量: 0发表: 2022年 基于BER...
摘要:BERT BILST舆情分析是一款基于BERT模型的自然语言处理工具,能够对特定话题的舆情信息进行分析和挖掘,帮助用户了解相关话题的最新发展、热点事件及其影响等。它具有数据量大、模型效果好、输出结果准确等优势,可被应用于社会热点、新闻事件、舆情风险评估等领域。通过使用BERT BILST舆情分析,可以更好地理解和应对网络...