Transformer课程第8课NER案例代码笔记-部署简介

段智华

于 2021-11-30 12:45:59 发布

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分类专栏： NLP星空智能对话机器人文章标签： Transformer课程 Transformer面试 Transformer培训

热烈祝贺Gavin大咖2024年北京航空航天大学两本新书《Transformer&ChatGPT解密：原理、源码及案例》、《Transformer& Rasa 解密: 原理、源码及案例》出版发行

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这篇博客介绍了如何使用HuggingFace库进行命名实体识别（NER）任务，特别是在餐厅评论数据集上的应用。内容涵盖BERT微调器、NER的工作原理、HuggingFace库安装、MIT餐厅数据集加载，以及Transformer模型在处理数据不确定性方面的艺术。还提供了NLP on Transformers 101课程概览，深入探讨Transformer的Bayesian理论和在NLP中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Transformer课程第8课NER案例代码笔记

BERT微调器

NER是信息提取的子任务，旨在将非结构化文本中提到的命名实体定位并分类为预定义类别，如人名、组织、位置、医疗代码、时间表达式、数量、货币值、百分比等。
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NER的示例：
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在本教程中，我们将训练我们的NER模型，以查看与餐厅相关的简

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