[预训练模型]:最近BERT为代表的预训练模型表现出了强大的文本表示和理解能力,目前最流行的方法是将BERT或BERT-Bi-LSTM作为底层的文本特征编码器,再利用CRF进行实体标签预测。现在,对于许多命名实体识别任务可以将BERT-Softmax、BERT-CRF、BERT-Bi-LSTM-CRF这几个模型作为baseline,而且能达到很好的效果,这几乎得益于BER...
一.在实体识别中,bert+lstm+crf也是近来常用的方法。这里的bert可以充当固定的embedding层,也可以用来和其它模型一起训练fine-tune。大家知道输入到bert中的数据需要一定的格式,如在单个句子的前后需要加入"[CLS]"和“[SEP]”,需要mask等。下面使用pad_sequences对句子长度进行截断以及padding填充,使每个输入句子的长度...
在医学文本中,CRF 可以用于命名实体识别(NER)任务,例如识别疾病、药物、实验室结果等实体。通过引入CRF层,可以提高标签之间的一致性和整体序列标注的准确性。 基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统通过构建医疗领域的知识图谱来实现计算机的深度学习,并且能够实现自动问答的功能。本次的内容研究主要...
return crf_output 在上述代码中,我们首先定义了一个NERModel类,它继承自nn.Module。在初始化函数中,我们设置了词嵌入维度、隐藏层维度、词嵌入层、LSTM层和全连接层。在forward函数中,我们首先使用词嵌入层将输入的单词转换为嵌入向量,然后将嵌入向量传递给LSTM层。LSTM层的输出被展平并传递给全连接层,生成特征向量。
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(...
命名实体识别模型BERTBiLSTMCRF是一种结合了BERT、双向长短期记忆网络和条件随机场的序列标注模型。以下是关于该模型的详细解释：BERT：作用：BERT是一种预训练语言表示模型，它通过在大规模语料库上进行无监督学习，获得了丰富的文本表示能力。优势：BERT能够捕捉到文本中的上下文信息，为后续的命名实体识别...
本系统采用的深度学习模型为BERT+LSTM+CRF。BERT模型用于提取医疗文本的语义信息；LSTM模型用于捕捉文本中的长期依赖关系；CRF模型用于进行命名实体识别，提高标签之间的一致性和整体序列标注的准确性。4. 知识图谱 本系统构建的医疗知识图谱包括疾病、症状、药物等实体类型以及疾病-症状、药物-治疗等关系类型。知识图谱使用...
BERT-BILSTM-CRF模型首先使用BERT进行词向量的预训练，然后通过BiLSTM进行特征提取，最后利用CRF层进行序列标注。这种模型能够自适应学习，无需大量特征工程，且在实验结果上表现优秀。综上所述，这些模型在NER任务中各有特色，从传统的CRF模型到融合了深度学习技术的LSTM-CRF和BERT-BILSTM-CRF模型，它们的...
BERT-Bi-LSTM-CRF知识建模自主式交通系统(ATS)的重要组成部分是参与主体,参与主体的信息通常依靠文本进行描述.为构建自主式交通知识图谱,需要从文本中准确地识别出大量参与主体.为此,研究了基于BERT-Bi-LSTM-CRF模型的实体识别方法,对自主式交通系统参与主体进行抽取.词嵌入模型BERT为预训练语言模型,用以捕获丰富的语义...
本文旨在介绍如何利用深度学习技术,特别是BERT、LSTM和CRF模型,结合知识图谱技术,构建一个智能的医疗问答系统,为医患双方提供便捷的交互平台。 一、技术背景 1. 知识图谱 知识图谱是一个将知识连接起来形成网络的结构,由节点(实体)和边(关系)组成。在医疗领域,知识图谱可以包含疾病、症状、药物、治疗方案等多种实体...