从上表可以看出,BERT-MRC模型在命名实体识别任务中具有较高的准确率和F1得分,性能优于其他先进模型。这表明BERT-MRC模型在处理NER任务时具有更强的泛化能力和鲁棒性。四、应用前景与建议BERT-MRC模型作为一种强大的Baseline,在命名实体识别任务中表现出色。随着深度学习技术的不断发展,BERT-MRC模型有望在更多场景中得...
在flat NER上常用的序列标注模型通常不适用于nested NER,为了将两个任务用一套统一框架处理,BERT-MRC从MRC(机器阅读理解)角度建模实体识别任务。 简单地说,BERT-MRC将实体类别相关的先验信息(比如实体类别描述)构建为一个问句,并将问句与文本内容一起输入模型,然后从文本内容中抽取问句的答案,也就是实体在文本中的...
还值得一提的是,由于BERT-MRC利用了query中的关于实体类型表述的先验知识,作者推测在较少训练数据的情况下,BERT-MRC也会有更好的表现。 如下图Figure 3所示:在中文OntoNotes4.0训练集上,基于query的BERT-MRC方法在训练数据量减半的情况下也能获得与BERT-Tagger相当的性能。 07 结论与研究思考 BERT-MRC模型将NER任...
还值得一提的是,由于BERT-MRC利用了query中的关于实体类型表述的先验知识,作者推测在较少训练数据的情况下,BERT-MRC也会有更好的表现。 如下图Figure 3所示:在中文OntoNotes4.0训练集上,基于query的BERT-MRC方法在训练数据量减半的情况下也能获得与BERT-Tagger相当的性能。 07 结论与研究思考 BERT-MRC模型将NER任...
BERT-MRC将BERT作为基础模型主干,通过[CLS]和[SEP]将query和context连接起来,进入BERT模型训练,取BERT最后一层的context中字符的对应输出作为最终的输出。 3.2 Span 选择 MRC任务对于span选择有2种策略,一种是直接预测answer span的开始位置和结束位置分别对应的token index,但这种策略在给定query的情况下只能输出单个sp...
MRC+就近匹配只能解决不同类实体的嵌套问题,而针对同类实体的嵌套问题,BERT-MRC引入了一个二分类层计算头尾配对概率来解决。 2.3 先验知识的引入 还有一点,BERT-MRC还指出问句引入了实体类别的信息,显式地告诉模型所要抽取的是什么类的实体。 此外,问句中所包含的更全面更细粒度的描述信息则可能提供了区分性信息,帮...
GitHub - longyongchao/Nested-NER-based-BERT-and-MRC: 基于BERT和MRC框架实现的嵌套命名实体识别 欢迎Star。 一、什么是嵌套命名实体? 命名实体识别(NER)大家都知道是什么吧?NER是NLP的基础任务,说白了就是模型在文本中自动找出一些名词,比如组织名、地点、人名等。找出这些名词之后,我们就可以进一步实现更多的下游...
天池中药说明书实体识别挑战冠军方案;中文命名实体识别;NER; BERT-CRF & BERT-SPAN & BERT-MRC;Pytorch - China-ChallengeHub/DeepNER
A Multi-task Shared Cascade Learning for Aspect Sentiment Triplet Extraction Using BERT-MRCdoi:10.1007/s12559-024-10247-7Asepct sentiment triplet extractionMulti-task shared cascade learningMachine reading comprehensionPrior knowledgeThe aspect sentiment triplet extraction (Triplet) aims at extracting aspect...
Our academic paper which describes BERT in detail and provides full results on a number of tasks can be found here: https://arxiv.org/abs/1810.04805.To give a few numbers, here are the results on the SQuAD v1.1 question answering task:...