BERT【目的】致力于自动识别科技论文摘要中的语步功能信息,明确论文的研究目的,研究方法,研究结果和研究结论,有助于快速获取文献主要内容,实现智能化语义检索.【方法】提出基于Paragraph-BERT-CRF神经网络架构的摘要语步识别模型,能够充分利用摘要文本中的篇章上下文信息,同时考虑了注意力机制和语步标签序列内部的转移关系....
编辑部初选出32篇2022~2023年期间在《自动化与信息工程》发表的论文公布在本号(按发表时间倒序),接受公众投票(统计文末在看✡数);再由专家综合评审文章的创新性、科学性、实用性和可读性等,并参考论文被引次和下载次等指标,最...
NLP系列之实体识别/关系抽取(一):如何用BERT+CRF在比赛中获奖——天池中药说明书实体识别挑战亚军分享 大家好,上一年本人参加了天池的中医药天池大数据竞赛-中药说明书实体识别挑战,最终幸运地拿下亚军。其实这篇博客上一年比赛答辩的时候就写了,分享也一直放在阿里天池的论坛中,现在由于要整理实体识别、关系抽取的id...
五、结论 本文模型, 其最大的优势在于 BERT 能够结合上下文的语义信息进行预训练,能够学习到词级别、句法结构的特征和上下文的语义信息特征, 使得该模型相比其他模型, 具有更优的性能.同时利用 BiLSTM 对词向量做进一步处理, 再结合CRF 的优势, 进一步提高了中文实体识别的效果。 原文链接:http://www.c-s-a.org...
文档热度: 文档分类: 论文 -- 毕业论文 系统标签: crf bert 实体 命名 识别 模型 摘要命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)是自然语言文本数据处理工作中的一项基础且至关重要的环节,其任务为识别出待处理文本中各个代表具体实际意义的实体。NER是问答系统和文本分类等应用的基石,也是事件抽取和关系抽取等高层任...
一、论文简介 提出背景 NER(Named Entity Recognition)任务是NLP的基础任务之一,指的是在一段文本中识别并标注出实体词。针对NER任务使用的比较多的是LSTM-CRF等序列标注模型,但是序列标注模型只能将单个标签分配给特定的标记/符号token,也就是主要针对的是flat NER(普通)问题,对于nested NER(嵌套)问题(文本中实体出...
刘兰华,闭水清 - 2022中国高校计算机教育大会论文集 被引量: 0发表: 2022年 基于BERT-IDCNN-CRF的中文命名实体识别研究 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)指的是在文本中识别并标注实体分类的过程,在知识图谱,自动问答系统和机器翻译等领域都有着广泛应用.命名实体识别任务面临... 孔祥鹏 - 《新疆大学》...
推荐香侬科技的BERT-MRC，公司里亲身实验效果还不错，比BERT-CRF要好很多。一、论文简介 提出背景 NER...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和CRF(Conditional Random Field)可以结合使用来做阅读理解任务。这种结合的方法通常被称为BERT-CRF模型。 BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型,它可以学习文本中的上下文信息,并生成高质量的词向量表示。在阅读理解任务中,BERT可以用于抽取问题和答案中的...
基于BERTBiLSTMCRF的油气领域命名实体识别随着技术的不断发展,命名实体识别(NER)作为一项重要的自然语言处理任务,在各个领域都得到了广泛的应用。在油气领域,命名实体识别可以帮助我们更好地理解文本中的实体信息,如石油和天然气的相关概念、设备、过程等,对于油气领域的科学研究、工程实践、信息管理等方面都具有重要的意...