命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是自然语言处理领域中的一个重要任务,旨在识别文本中的实体,如人名、地名、组织名等。随着深度学习技术的发展,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型在NER任务中取得了显著成果。而BERT-MRC(BERT-based Multiple-choice Reading Comprehension)模型作...
作者将BERT-MRC在nested NER和flat NER数据集上都进行实验,结果表明其性能都取得了SOTA的效果。 02 相关工作 1.NER 传统的NER任务都是通过序列标注模型实现的,从CRF发展到结合神经网络模型(LSTM,CNN,BiLSTM)+CRF的结构,而最近几年的大规模预训练模型BERT和ELMo进一步提升了NER任务的效果。 2.Nested NER 从2003年...
作者将BERT-MRC在nested NER和flat NER数据集上都进行实验,结果表明其性能都取得了SOTA的效果。 02 相关工作 1.NER 传统的NER任务都是通过序列标注模型实现的,从CRF发展到结合神经网络模型(LSTM,CNN,BiLSTM)+CRF的结构,而最近几年的大规模预训练模型BERT和ELMo进一步提升了NER任务的效果。 2.Nested NER 从2003年...
作者将BERT-MRC在nested NER和flat NER数据集上都进行实验,结果表明其性能都取得了SOTA的效果。 02 相关工作 1.NER 传统的NER任务都是通过序列标注模型实现的,从CRF发展到结合神经网络模型(LSTM,CNN,BiLSTM)+CRF的结构,而最近几年的大规模预训练模型BERT和ELMo进一步提升了NER任务的效果。 2.Nested NER 从2003年...
熟悉我的读者,应该看过我之前写过的一篇关于中文NER任务实践的文章(邱震宇:中文NER任务实验小结报告——深入模型实现细节),在那篇文章中,我介绍了一个做NER任务的新范式:将实体抽取任务转化为抽取式阅读理解任务。其核心思想就是将待抽取的实体标签描述作为query与原始的文本进行拼接,然后基于BERT做对应span的抽取。通...
命名实体识别任务分为嵌套命名实体识别(nested NER)和普通命名实体识别(flat NER),而序列标注模型只能给一个token标注一个标签,因此对于嵌套NER任务,需要使用两个以上的序列标注模型来完成标注任务。 为了解决这一问题大部分人[1][2][3]用pipelined systems处理嵌套NER任务,但这种处理方式存在错误传播、运行时间长、手...
中文NER任务实验小结:BERT-MRC的再优化 ©作者 |邱震宇 单位|华泰证券算法工程师 研究方向 |NLP方向 前言 熟悉我的读者,应该看过我之前写过的一篇关于中文 NER 任务实践的文章(邱震宇:中文 NER 任务实验小结报告——深入模型实现细节[1],在那篇文章中,我介绍了一个做 NER 任务的新范式:将实体抽取任务转化为...
NER(命名实体识别)通常可以分为nested NER(嵌套命名实体识别)及flat NER(非嵌套命名实体识别)。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...
NER(命名实体识别)通常可以分为nested NER(嵌套命名实体识别)及flat NER(非嵌套命名实体识别)。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...
MRC 模型本身并不复杂,重点在于数据集的构建 需要将NER数据集转换为一组(QUESTION,ANSWER,CONTEXT)三元组。 QUESTION:描述每个实体(q1,q2,...,qn),每个q代表一个实体的描述语句,长度为实体的个数。 ANSWER:Xstart,Xend = {Xstart ,Xstart+1,...,Xend},代表实体对应在文本中的开始和结尾索引。 CONTEXT...