3） BERT-BILSTM-CRF模型的特点 相比于BiLSTM-CRF模型，差别在于前者是通过embeding层训练的词向量，词...
BILSTM-CRF模型中利用了双向的LSTM作为特征提取器，自动为CRF训练所需的观测序列特征。BERT-BILSTM-CRF...
[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...
在实验分析部分，研究了BERT、BERT-Bi-LSTM、BERT-CRF、BERT-Bi-LSTM-CRF等模型在OntoNotes 5.0和CLUENER数据集上的表现。实验结果表明，BERT基础上添加Bi-LSTM对性能提升有限，甚至可能影响模型性能。同时，CRF层的学习率需要显著大于BERT的学习率，调整为1e-3时，模型性能明显提升。综上所述，基于...
Breadcrumbs BERT-LSTM-CRF-NER / batch_predict.pyTop File metadata and controls Code Blame 334 lines (285 loc) · 11.4 KB Raw # encoding=utf-8 """ @Author: LAI """ import tensorflow as tf import numpy as np import codecs import pickle import os from datetime import datetime from bert...
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...
基于Bi-LSTM与CRF实现中文命名实体识别任务 535 0 0 茶什i | 机器学习/深度学习 自然语言处理 安全 BERT 蒸馏在垃圾舆情识别中的探索 近来BERT等大规模预训练模型在 NLP 领域各项子任务中取得了不凡的结果,但是模型海量参数,导致上线困难,不能满足生产需求。舆情审核业务中包含大量的垃圾舆情,会耗费大量的人力...
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(...