在自然语言处理领域,命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是一个重要的任务,它旨在识别文本中的特定实体,如人名、地名、组织名等。近年来,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型在NER任务中取得了显著的成功。本文将介绍如何使用BERT模型进行中文命名实体识别,包括使用Softmax、CRF和Sp...
bert_seq2seq 一个轻量级的小框架。 pytorch实现bert做seq2seq任务,使用unilm方案。如果喜欢的话欢迎star～ 如果遇到问题也可以提issue,保证会回复。 也欢迎加入交流群～ 可以提问题,提建议,互相交流 QQ群: 975907202 本框架目前可以做各种NLP任务,一共分为四种: ...
pytorch实现bert做seq2seq任务,使用unilm方案。如果喜欢的话欢迎star～ 如果遇到问题也可以提issue,保证会回复。 本框架目前可以做各种NLP任务,一共分为四种: seq2seq 比如写诗,对联,自动摘要等。 cls_classifier 通过提取句首的cls向量去做分类,比如情感分析,文本分类。 sequence_labeling 序列标注任务,比如命名实体识...
pytorch实现bert做seq2seq任务,使用unilm方案。如果喜欢的话欢迎star～ 如果遇到问题也可以提issue,保证会回复。 本框架目前可以做各种NLP任务,一共分为四种: seq2seq 比如写诗,对联,自动摘要等。 cls_classifier 通过提取句首的cls向量去做分类,比如情感分析,文本分类。
PytorchNER_zh 这是我ehr-journey项目的一个命名实体识别的子项目,主要实现基于中文预训练字向量finetune的Bert与BiLSTM模型的网络。演示使用了CCKS2019task1数据集,并实现了django接口。 本人只是个NLP的新手,目前只是个玩具,欢迎大佬们指正。 1 项目依赖 numpy==1.16.4 gensim==3.8.0 pytorch-transformers==1.1....
pytorch实现bert做seq2seq任务,使用unilm方案,现在也可以做文本分类,情感分析,NER,词性标注等任务。 - Seven-Two/bert_seq2seq