在此,我们主要介绍概念图谱中用到的关键短语抽取技术,特别是使用BERT-CRF进行candidate抽取的实践。 Figure 8 概念图谱构建中的BERT-CRF模块 在该任务下, keyphrase的定义是我们希望获取的概念,因此具有上面提到的两个特点:(1) 用户视角;(2) 精准和泛化。由于这两个特点,不确定因素被无可避免地引入进来,从而导致...
在nlp中,bert+crf是常见的ner的解决方案,对于CRF我们知道是对序列加约束的常见方式,其训练目标是让golden序列在所有序列组合中的概率最大,下面我们以命名实体识别NER为例,讲解CRF的计算过程。 2. 损失函数 首先我们定义下部分概念 输入序列 X,输出序列 y 发射分数: Ejt 表示t时刻映射到tag j的非归一化概率 ...
importtorchimporttorch.nn as nnfromtransformersimportBertModel, BertConfigfromtorchcrfimportCRFimportosclassBert_CRF(nn.Module):#BiLSTM加上并无多大用处,速度还慢了,可去掉LSTM层def__init__(self, tag_to_ix, embedding_dim=768, hidden_dim=256): super(Bert_CRF, self).__init__() self.tag_to_...
bert4torch是一个基于pytorch的训练框架,前期以效仿和实现bert4keras的主要功能为主,方便加载多类预训练模型进行finetune,提供了中文注释方便用户理解模型结构。主要是期望应对新项目时,可以直接调用不同的预训练模型直接finetune,或方便用户基于bert进行修改,快速验证自己的idea;节省在github上clone各种项目耗时耗力,且本...
TemplateNER 0.24 0.44 0.51 0.61 EntLM 0.46 0.54 0.56 - 从实验结果来看,其小样本NER模型在中文上的效果都不是特别理想,没有达到Bert-CRF...的效果,一开始怀疑结果过拟了,重新换了测试集,发现BERT-CRF效果依旧变化不大,就是比其他的小样本学习方法好。...
本文将采用BERT+BiLSTM+CRF模型进行命名实体识别(Named Entity Recognition 简称NER),即实体识别。命名实体识别,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。 BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers),即双向Transformer的Encoder。模型的创新点在预训练方法上,即用了Mas...
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(...
BERT-CRF 序列标注和序列分类训练以及评估流程。 序列标注任务 序列标注任务可以认为是token级别的分类任务,需要将句子中的不同token分为不同类别。不同于普通的分类任务,句子中的序列元素之间并不具有独立性,因此不能通过传统的分类器独立地处理每个token并预测类别。我们采用条件随机场(CRF)处理序列标签之间的天然的相...
Bert-bilistm-crf进行命名体识别其实就是在bilstm-crf的基础上引入bert词向量,pytorch官网给出了的bilstm-crf的模板代码,但是pytorch官方的bilstm-crf的代码存在两个问题: 1. 代码的复杂度过高,可以利用pytorch的广播计算方式,将其复杂度降低。 2.官方代码的batch_size仅仅为1,实际运用时需要将batch_size调大。
pytorchnamed-entity-recognitionnerbertbilstm-crfrobertabert-crf UpdatedJan 25, 2021 Python 基于Tensorflow2.3开发的NER模型,都是CRF范式,包含Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-CRF,可微调预训练模型,可对抗学习,用于命名实体识别,配置后可直接运行。