pip install bert-serving-server bert-serving-client 源项目如下: https://github.com/hanxiao/bert-as-service 启动bert-serving-server 打开服务器,在BERT文件夹(chinese_L-12_H-768_A-12)的根目录下,打开终端,输入命令: bert-serving-start -pooling_strategy NONE -max_seq_len 130 -mask_cls_sep -mo...
bert_model_dir: bert目录,例如data/bert vocab_file: bert词表文件,例如data/bert/vocab.txt train_file: 训练集,例如data/train.txt dev_file: 测试集,例如data/test.txt model_path: 载入已有模型参数文件,指定文件名,例如data/model/idcnn_lstm_1.pkl save_model_dir: 模型保存文件路径及文件名前缀,例如...
BERT-IDCNN-BILSTM-CRF 基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别实现。 文件描述 model/: 模型代码 bert_lstm_crf.py cnn.py crf.py data/: 数据集存放 train.txt: 训练集 test.txt: 测试集 data/bert/: bert模型存放 bert_config.json: bert配置文件 pytorch_model.bin: bert中文预训练模型py...
【摘要】 NER(中文实体命名识别) 光健字: 中文命名实体识别 NER BILSTM CRF IDCNN BERT 摘要:对中文命名实体识别一直处于知道却未曾真正实践过的状态,此次主要是想了解和实践一些主流的中文命名实体识别的神经网络算法。通过对网上博客的阅读了解,中文命名实体识别比较主流的方法是BILSTM+CRF、IDCNN+CRF、BERT+BILSTM...
基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别实现模型训练(可选) 下载pytorch_model.bin到data/bert 下载训练集和测试集到data/ 检查配置constants.py 执行train.py,命令为 python train.py 若想多次运行系统,则执行Wrapper.py,命令为 Wrapper.py "新华网1950年10月1日电(中央人民广播电台记者刘振英、新华社...
总的来说,BiLSTM-CRF在准确性上有优势,但计算成本较高;IDCNN-CRF在速度上有优势,但可能在效果上稍逊一筹;而Bert+BiLSTM-CRF结合了预训练模型的强大能力和序列模型的特定任务适应性,通常能够取得最佳性能,但需要较大的计算资源和模型维护成本。在实际应用中,选择哪种模型结构需要根据具体任务的需求、可用资源和性能...
bert_lstm_crf.py cnn.py crf.py data/: 数据集存放 train.txt: 训练集 test.txt: 测试集 data/bert/: bert模型存放 bert_config.json: bert配置文件 pytorch_model.bin: bert中文预训练模型pytorch版(详情参考:https://github.com/maknotavailable/pytorch-pretrained-BERT) ...
中文命名实体识别NER。用keras实现BILSTM+CRF、IDCNN+CRF、BERT+BILSTM+CRF进行实体识别。结果当然是BERT+BILSTM+CRF最好啦。 - lezi10121643/NER_DEMO
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...