专业学位硕士学位论文新疆大学论文题目(中文):于基于BERT-IDCNN-CRF的中文命名实体识别研究论文题目(英文):ResearchonChinesenamedentityrecognitionbasedonBERT-IDCNN-CRF研究生姓名:孔祥鹏专业学位类别:专业型硕士研究领域或方向:软件工程导师姓名及职称:吾守尔
基于BERT_IDCNN_CRF的军事领域命名实体识别研究
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...
机器性能受限,所以bert的数据是先存下来再载入,存的时候也分开存了,关键函数load_bert_repre。 机器性能受限,句子长度取大于44小于128的,其他的都直接丢弃了,关键函数_parse_data。 模型IDCNN部分没有加LayerNormalization 模型无法保证这种结构和超参数下可以达到最佳效果,需要更多测试 依赖 python >= 3.5 keras = ...
医疗领域针对医疗领域命名实体识别中实体生僻复杂,实体长度较长的问题,提出一种基于BERT-IDCNN-CRF的医疗命名实体识别模型.首先采用BERT预训练模型得到字向量;然后通过IDCNN对生成的字向量进行全局和局部的特征提取,生成所有可能的标签序列;最终通过条件随机场CRF预测得到实体标签.实验结果表明,提出的模型在解决远距离依赖...
本发明属于命名实体识别领域,具体涉及一种基于注意力机制的bert-bigru-idcnn-crf的命名实体识别方法。 背景技术: 命名实体识别(namedentityrecognition,ner)是自然语言处理领域的基本任务之一,即识别出文本中体现概念的实例,即实体,如人名、地名、机构名等。命名实体识别在信息抽取,问答系统,智能翻译以及知识图谱构建等任务...
Here is 1 public repository matching this topic... 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。 bilstm-crfbert-bilstm-crfidcnn-crftensorflow2bert-crfbert-idcnn-crf ...
在基于BERT微调的命名实体识别方法中,存在的问题是训练参数过多,训练时间过长。针对这个问题提出了基于BERT-IDCNN-CRF(BERT-iterated dilated convolutional neural network-conditional random field)的中文命名实体识别方法,该方法通过BERT预训练语言模型得到字的上下文表示,再将字向量序列输入IDCNN-CRF模型中进行训练,训练...
针对这个问题提出了基于BERT-IDCNN-CRF(BERT-iterated dilated convolutional neural network-conditional random field)的中文命名实体识别方法,该方法通过BERT预训练语言模型得到字的上下文表示,再将字向量序列输入IDCNN-CRF模型中进行训练,训练过程中保持BERT参数不变,只训练IDCNN...
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...