ALBERT for CLUENER Cner result Chinese NER using Bert BERT for Chinese NER. dataset list cner: datasets/cner CLUENER: https://github.com/CLUEbenchmark/CLUENER model list BERT+Softmax BERT+CRF BERT+Span requirement 1.1.0 =< PyTorch < 1.5.0 cuda=9.0 python3.6+ input format Input format (...
但是对于像简历和微博这样的小数据集来说,FLAT+BERT的效果微乎其微结论 介绍了一种用于汉语互感器的平面栅格Transformer。该模型的核心是将格子结构转换为一组跨度,并引入具体的位置编码。实验结果表明,该模型在性能和效率上均优于其他基于词汇的模型。 参考文献...
Chinese NER using Bert BERT for Chinese NER. model list BERT+Softmax BERT+CRF BERT+Span requirement pytorch=1.1.0 cuda=9.0 input format Input format (prefer BIOS tag scheme), with each character its label for one line. Sentences are splited with a null line. 美B-LOC 国 I-LOC 的 O 华...
Recently, large scale pre-trained language models such as BERT and models with lattice structure that consisting of character-level and word-level information have achieved state-of-the-art performance in most downstream natural language processing (NLP)
从BERT-Base Chinese下载模型,存放在checkpoint文件夹下 使用BIO数据标注模式,使用人民日报经典数据 train: python BERT_NER.py --data_dir=data/ --bert_config_file=checkpoint/bert_config.json --init_checkpoint=checkpoint/bert_model.ckpt --vocab_file=vocab.txt --output_dir=./output/result_dir/ ...
接下来我们分析一下子NER知识融合的另一种方式,在模型中嵌入知识的表达: FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer | 复旦大学| ACL 2020 介绍 近年来,汉字“格”结构被证明是一种有效的中文命名实体识别方法,格子结构被证明对利用词信息和避免分词的错误传播有很大的好处。那么接下来的问题是,什么是汉字...
从下载bert源代码,存放在路径下bert文件夹中 从下载模型,放置在checkpoint文件夹下 使用BIO数据标注模式,使用人民日报经典数据 培养: python BERT_NER.py --data_dir=data/ --bert_config_file=checkpoint/bert_config.json --init_checkpoint=checkpoint/bert_model.ckpt --vocab_file=vocab.txt --output_d点...
一、写在前面的话 该论文针对中文命名实体任务,在原有的字LSTM+CRF的基础上,通过设定特定的LSTM cell以及大规模自动分词的语料,将词级别的信息加入模型中,从而使得模型在获得字信息的同时,也可以有效地利用分词的先验信息。在Bert之前,该模型是中文领域的SOTA。
词典适配器应用于BERT中的相邻Transformers之间(如图1(b)所示),以便词典特征和BERT表示通过BERT内的多层编码器充分交互。我们在训练期间对BERT和词典适配器进行了微调,以充分利用单词信息,这与BERT适配器(它固定BERT参数)有很大不同。 我们研究了LEBERT在三个中文序列标注任务上的有效性,包括中文NER、中文分词和中文POS...
字符-词的lattice结构被证实有助于中文NER任务。但是lattice结构复杂,且是动态变化,因此无法进行GPU并行计算,推理速度较低。本文提出FLAT模型,将lattice结构扁平化,由一系列spans组成,每个span对应一个字符或者词组以及其对应的位置。受益于transformer的self-attention和位置编码,FLAT在4个实验数据上的表现优于其他lexicon-...