数据处理存在问题 机器性能受限,所以bert的数据是先存下来再载入,存的时候也分开存了,关键函数load_bert_repre。 机器性能受限,句子长度取大于44小于128的,其他的都直接丢弃了,关键函数_parse_data。 模型IDCNN部分没有加LayerNormalization 模型无法保证这种结构和超参数下可以达到最佳效果,需要更多测试 依赖 python >...
To further improve their performance in Chinese NER tasks, we propose a new NER model, IDCNN-BiLSTM-Highway, which is a combination of the BiLSTM, the iterated dilated convolutional neural network (IDCNN) and the highway network. In our model, IDCNN is used to achieve ...
信息提取中文 中文信息提取(包括命名实体识别,关系提取等)专注于最新的深度学习方法。 为了清楚起见,该项目有几个子任务,分别带有详细的README.md。 文件夹RE_BGRU_2ATT /中的详细信息 文件夹NER_IDCNN_CRF /中的详细信息 详情 参考点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ...
【摘要】 NER(中文实体命名识别) 光健字: 中文命名实体识别 NER BILSTM CRF IDCNN BERT 摘要:对中文命名实体识别一直处于知道却未曾真正实践过的状态,此次主要是想了解和实践一些主流的中文命名实体识别的神经网络算法。通过对网上博客的阅读了解,中文命名实体识别比较主流的方法是BILSTM+CRF、IDCNN+CRF、BERT+BILSTM...
基于Tensorflow2.3开发的NER模型,都是CRF范式,包含Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-CRF,可微调预训练模型,可对抗学习,用于命名实体识别,配置后可直接运行。 bilstm-crfbert-bilstm-crfidcnn-crftensorflow2bert-crfbert-idcnn-crf UpdatedDec 10, 2024 ...
数据集、训练好的BERT_IDCNN_LSTM_CRF模型文件以及中文版BERT预训练模型下载 关注微信公众号 datayx 然后回复 实体识别 即可获取。 AI项目体验地址 https:// 模型训练(可选) 下载pytorch_model.bin到data/bert 下载训练集和测试集到data/ 检查配置constants.py ...
模型可以试试IDCNN+CRF,训练更快 NLP中的数据增强不可能不用 地表最强的BERT必须安排一下 两周过去了,自己用keras写好的模型拿了0.66分。 一个月过去了,git clone 的pytorch版 baseline 勉强跑通。 两个月过去了,我把《十强选手方案》搬运到安静的群里...
elif self.model_type == 'idcnn': model_inputs = tf.nn.dropout(output_layer, self.dropout) model_outputs = self.IDCNN_layer(model_inputs) self.logits = self.project_layer_idcnn(model_outputs) else: raise KeyError # 计算损失 self.loss = self.loss_layer(self.logits, self.lengths) ...
BERT-IDCNN-BILSTM-CRF 基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别实现。 文件描述 model/: 模型代码 bert_lstm_crf.py cnn.py crf.py data/: 数据集存放 train.txt: 训练集 test.txt: 测试集 data/bert/: bert模型存放 bert_config.json: bert配置文件 pytorch_model.bin: bert中文预训练模型py...
IDCNN-CRF和BiLSTM-CRF模型在人民日报语料库的1值分别为86.48%和86.98%;在MSRA语料库上的1值分别为86.48%和88.40%,说明这两种模型的识别效果比较接近。IDCNN-CRF模型并行处理能力要优于BiLSTM-CRF模型。 表3 人民日报语料测试结果 % 表4 MSRA语料测试结果 % ...