针对网络安全这一特殊背景[1],设计了一种BERT-BiGRU-Self-Attention-CRF模型进行命名实体识别。以预训练模型Bert作为底座,通过Bert提升模型的语义理解和句子表达能力;结合双向的门控循环单元BiGRU,通过前向和后向传播来融合句子中的上下文信息,更好地捕捉前后文之间的关联特征;将BiGRU层的输出输入注意力机制中[2],通过...
《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....
任务使用BiLSTM-CRF/BiGRU-CRF/IDCNN-CRF模型和预训练语言模型的Keras解决方案:支持BERT/RoBERTa/ALBERT)。 更新日志 2020年2月27日重构的代码keras_bert_ner并删除了一些多余的文件。 bert4keras == 0.2.5现在已集成为该项目的主要部分。 2019.11.14 bert4keras现在作为一个包使用,因为它没有太大变化。 albert...
bert预训练模块,将预处理后的电网调度指令命名实体识别训练集作为bert模型输入,通过遮蔽语言模型和下一句预测两个任务分别捕捉词级和句子级的表示,进行联合训练,输出电网调度指令向量; [0051] mbigru特征提取模块,利用mbigru模型提取训练完备的电网调度指令向量的特征,生成特征向量; [0052] crf训练模块,利用crf模型对提...