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...
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 (...
原因在于BERT本身就具有Bi-LSTM的建模能力，并且在大规模的文本语料上进行预训练，文本表征能力十分强大，...
摘要 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...展开更多 NOTAM(notice to airman)is important information in the field of civil aviation ...
Bert_bi 2014-12-21 15:02 来自红米手机 我跟你什么仇什么怨?你开挖掘机来吓我,一步一步似爪牙地逼近我。吓得我辣条都掉了!!!你有钱你任性,你的项链两千多,却连一百块都不给我,还叫掏粪男孩来抢我的小苹果 2嘉陵江东路
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(...
项目地址:GTyingzi/Chinese-Medical-Entity_Recognition (github.com) 数据集格式 伴O 两B-BODY 上I-BODY 肢I-BODY 水O 肿O 函数部分 主函数main: importtorchfromdatetimeimportdatetimefromtorch.utilsimportdataimportosimportwarningsimportargparseimportnumpyasnpfromsklearnimportmetricsfrommodelsimportBert_BiLSTM_CRF...