batch_first=True)self.hidden2tag=nn.Linear(hidden_size*2,num_tags)self.crf=CRF(num_tags,batch_first=True)defforward(self,input_ids,attention_mask,labels=None):bert_output=self.bert(input_ids,attention_mask=attention_mask)lstm_output,_=self.lstm(bert_output.last_hidden_state)emissions=self.h...
2. 模型搭建 接下来,我们需要搭建 Bert-BiLSTM-CRF 模型。这部分代码相对复杂,涉及到多个组件: importtorchfromtorchimportnnfromtransformersimportBertModelclassBertBiLSTMCRF(nn.Module):def__init__(self,bert_model='bert-base-uncased',hidden_dim=256,num_classes=10):super(BertBiLSTMCRF,self).__init__...
BERT-BiLSTM-CRF模型是一种结合了BERT、双向LSTM(BiLSTM)和条件随机场(CRF)的深度学习模型,常用于自然语言处理中的序列标注任务,如命名实体识别等。下面我将按照你的提示,分点介绍如何实现BERT-BiLSTM-CRF模型,并附上相关代码片段。 1. 准备数据集,并进行预处理 在训练BERT-BiLSTM-CRF模型之前,需要准备并预处理...
BERT+BiLSTM+Attention+CRF 采用self-attention,其中的attention_layer, get_shape_list函数来自于bert_base.bert.modeling defadd_blstm_crf_layer(self,crf_only):""" blstm-attention-crf网络:return:"""ifself.is_training:# lstm input dropout rate i set 0.9 will get best scoreself.embedded_chars=tf....
class BERT_BiLSTM_CRF(BertPreTrainedModel): """ BERT: outputs = self.bert(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids, attention_mask=input_mask) # torch.Size([batch_size,seq_len,hidden_size]) --- [6,128,768] sequence_output = outputs[0] Inputs: input_ids: torch.Size([...
序列标注的命名实体识别众多方法中将CNN、RNN和BERT等深度模型与条件随机场CRF结合已经成为最主流和普遍的...
out_features=param.num_labels) self.crf = CRF(num_tags=param.num_labels, batch_first=True) self.dropout = nn.Dropout(param.dropout) def forward(self, input_ids, attention_mask, segment_ids, tags_idx): embeds = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=segment_...
代码 代码语言:javascript 复制 from kashgari.embeddingsimportBERTEmbedding from kashgari.tasks.labelingimportBiLSTM_CRF_Modelimportkashgariimportre deftext2array(text,sequence_length):textArr=re.findall('.{'+str(sequence_length)+'}',text)textArr.append(text[(len(textArr)*sequence_length):])return...
(总共定义了5个模型,具体结构请查看Model文件夹下的README文件) - BERT+BILST+CRF - BILSTM+Attention+CRF - BILSTM+CRF - IDCNN+CRF(1) - IDCNN+CRF(2) - log 记录数据 # 运行项目 **注意:需要用到bert网络的需要提前下载BERT预训练模型解压到data文件夹下** - 直接在IDE里运行项目 - 直接运行 ...
前一篇文章分享了BiLSTM-CRF模型搭建及训练、预测,最终实现医学命名实体识别实验。这篇文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN,这篇文章将以代码为主,让读者直观感受深度神经网络及对比实验。个人感觉还不错,基础性文章,希望对您有所帮助~...