[预训练模型]:最近BERT为代表的预训练模型表现出了强大的文本表示和理解能力,目前最流行的方法是将BERT或BERT-Bi-LSTM作为底层的文本特征编码器,再利用CRF进行实体标签预测。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BER...
三、模型的搭建 在搭建模型之前,先来瞅一瞅我们在该任务中需要用到的BERT+Bi-LSTM+CRF模型的结构,如下图所示: 然后根据模型的结构及运作流程,完成 Model 部分的搭建,代码如下(小伙伴们也可以尝试去除Bi-LSTM层,直接在BERT后加上CRF模块): importtorchimporttorch.nnasnnfromtransformersimportBertModel# 需要提前 ...
命名实体识别模型BERTBiLSTMCRF是一种结合了BERT、双向长短期记忆网络和条件随机场的序列标注模型。以下是关于该模型的详细解释：BERT：作用：BERT是一种预训练语言表示模型，它通过在大规模语料库上进行无监督学习，获得了丰富的文本表示能力。优势：BERT能够捕捉到文本中的上下文信息，为后续的命名实体识别...
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(Bidirectional Long Short-Term Memory)是一种结合了正向和反向传...
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...
BERT-Bi-LSTM-CRF知识建模自主式交通系统(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...
实现原理就不再多说了,可以参考使用BERT + Bi-LSTM + CRF 实现命名实体识别 标注的地址数据 现在一般标注的地址数据普遍只要1000多条,我挑选了全国范围的4万多条地址数据进行了标注。 下载地址:http://180.76.144.207/matching/dataset_v2.tar.gz DEMO ...
序列标注的命名实体识别方法，特别是将CNN、RNN和BERT等深度模型与条件随机场CRF结合，已成为主流方法。基于CRF的序列标注模型在序列预测中引入了标签路径约束，通过自动学习数据集中的标签转移关系和约束条件，帮助模型选择合理有效的实体标签序列。在实验分析部分，研究了BERT、BERT-Bi-LSTM、BERT-CRF、BERT-...
首先，考虑在BERT模型中直接使用序列标注方法。这包括基于BERT得到的token嵌入，通过softmax函数直接预测标签。这种方法简洁明了，但忽略了序列内部的依赖关系。CRF层的引入旨在解决这一问题。CRF是一种全局无向转移概率图，它能够更好地考虑词语前后的关系，从而在序列标注问题中构建更合理的全局概率转移模型...
本发明涉及一种基于BERT、Bi‑LSTM和注意力机制的临床数据分类方法,包括:收集患者临床数据,进行标签处理;利用分词器,进行分词处理;利用BERT作为编码器,获得已分词后数据的特征表示;将特征表示输入Bi‑LSTM模型中,获得数据序列的高级表示;将序列的高级表示输入到注意力层计算注意力权重;将注意力权重和Bi‑LSTM的输出...