feats.size() = torch.Size([7, 5]) 参考2:pytorch实现BiLSTM+CRF用于NER(命名实体识别)(提到了viterbi编码,很有启发!记录如下)【统筹CRF算法code,以及forward_score - gold_score 作为loss的根本原因】 CRF是判别模型, 判别公式如...
最近在做命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)的工作,就是从一段文本中抽取到找到任何你想要的东西,可能是某个字,某个词,或者某个短语。通常是用序列标注(Sequence Tagging)的方式来做,老 NLP task 了 为什么说流水的NLP铁打的NER?NLP四大任务嘛,...
use_fast=False,trust_remote_code=True)model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir,device_...
feats.size() = torch.Size([7, 5]) 参考2:pytorch实现BiLSTM+CRF用于NER(命名实体识别)(提到了viterbi编码,很有启发!记录如下)【统筹CRF算法code,以及forward_score - gold_score 作为loss的根本原因】 CRF是判别模型, 判别公式如下 y 是标记序列,x 是单词序列,即已知单词序列,求最有可能的标记序列 Score(...
NLP 中的通用数据增强方法及针对 NER 的变种 本文结合A Visual Survey of Data Augmentation in NLP和最新的综述论文A Survey of Data Augmentation Approaches for NLP,大致总结了目前 NLP 领域的通用数据增强方法和几种针对如 NER 的序列标注模型进行适配的变种方法,关于后者,重点介绍了基于 mixup 改进的 SeqMix ...
如图表 2 所示,我们可以通过使用多语种标注和别名来替换三元组里面的实体和关系,并用 [mask] 来连接它们,从而生成大量的知识密集的多语言语言训练数据:Code-Switched/Parallel Synthetic Sentences 。 ▲ 图表2: 使用三元组生成的知识密集的多语言训练数据的例子。
AAAI2022出来一段时间了,但是好像还没人整理出NLP相关的论文呢,趁着周末最后一天还没过完,吐血整理了一番,需要的收藏即可。 其中包括:信息抽取、关系抽取、机器翻译、命名实体识别、多模态、数据增强、智能问答、多语言、知识蒸馏、文本纠错等。 信息抽取
AAAI2022出来一段时间了,但是好像还没人整理出NLP相关的论文呢,趁着周末最后一天还没过完,吐血整理了一番,需要的收藏即可。 其中包括:信息抽取、关系抽取、机器翻译、命名实体识别、多模态、数据增强、智能问答、多语言、知识蒸馏、文本纠错等。 信息抽取
命名实体识别 (NER) 是一种NLP技术,主要用于识别和分类文本中提到的重要信息(关键词)。这些实体可以是人名、地名、机构名、日期、时间、货币值等等。NER 的目标是将文本中的非结构化信息转换为结构化信息,以便计算机能够更容易地理解和处理。 NER 也是一项非常实用的技术,包括在互联网数据标注、搜索引擎、推荐系统、...
eda_chinese:https://github.com/zhanlaoban/eda_nlp_for_Chinese 主谓宾提取器:https://github.com/hankcs/MainPartExtractor HMM生成句子:https://github.com/takeToDreamLand/SentenceGenerate_byMarkov 同义词等:https://github.com/fighting41love/funNLP/tree/master/data/ 小牛翻译:http://www.niutrans.com...