基于 BERT bert 的 医学命名实体识别 文本疾病识别 完整代码+数据 可直接运行 硕士毕设

已于 2023-10-10 14:44:09 修改
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分类专栏： 中文核心论文实战项目集合 文章标签： BERT bert 医学命名实体识别 文本疾病识别
于 2023-03-21 12:04:51 首次发布
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该项目提供了一套完整的基于BERT的医学命名实体识别和文本疾病识别的代码资源，包括训练数据，可在评论区获取。适用于硕士毕设或相关研究，可以直接运行进行实践。
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基于bert的命名实体识别任务（一）
donruo的博客
02-23 8609
自从bert提出后，nlp领域的预训练语言模型持续刷新各种任务榜单，各种预训练语言模型不断提出并更新迭代，最新的GPT3以千亿级的参数再次刷新了榜单任务。但是在工业界，bert的预训练+微调的任务模式还是在发挥一定的作用。因此本篇博客主要介绍在tf2.x的版本下使用bert模型进行命名实体识别任务。 bert模型的原理还是先简单介绍一下，主要从一下几个方面： 一、任务目标 bert的目标是学习大量的没有标注的语料数据，进而提取出语言模型，便于下游的微调任务。在训练的过程中主要有两个任务：其一是根据上下
【Bert】（十四）命名实体识别--中文数据介绍及标注
mjiansun的专栏
03-11 2883
代码：https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER 1. 下载数据 The Chinese training data($PATH/NERdata/) come from:https://github.com/zjy-ucas/ChineseNER 链接：https://pan.baidu.com/s/1JBnda5rgUsZjgYR5W7u-Fg 提取码：x16l 2.数据介绍 2.1 标注方式 【NLP】序列标注BIO介绍（也叫IOB2...
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NLP实战：面向中文电子病历的命名实体识别
LW的技术小筑
05-10 1万+
一.前言 本篇文章是关于NLP中的中文命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）的实战项目，该项目利用了大型预训练语言模型BERT和BiLSTM神经网络结构来进行NER任务，文章详细介绍了NER的概念、数据集的预处理、模型的设计与实现。话不多说，直接上干货。 二.命名实体识别基础 2.1 什么是命名实体识别？ 命名实体识别旨在抽取非结构化文本中的命名实体（文本中具有特定意义的实体），例如人名、地名、组织名。NER是众多NLP应用的基础，包括知识图谱、信息检索、文本理解等等。 说
【亲测免费】 BertChineseNER: 利用预训练Bert进行中文命名实体识别
gitblog_00016的博客
04-10 1329
BertChineseNER: 利用预训练Bert进行中文命名实体识别 项目简介 是一个基于Google的预训练模型Bert的中文命名实体识别（Chinese Named Entity Recognition, CNER）工具。这个开源项目由开发者ProHiryu创建，旨在为中文文本处理提供高效、准确的命名实体识别服务，适用于新闻分析、社交媒体监控、信息提取等各种应用场景。 技术分析 Bert...
基于BERT-BiLSTM-CRF模型实现中文命名实体识别（python源码+项目说明+数据集）
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基于BERT-BiLSTM-CRF模型实现中文命名实体识别（python源码+项目说明+数据集），含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看，下载下来，简单...
基于 pytorch 实现 bert-bilstm-crf-ner 命名实体识别 完整代码+数据 可直接运行
03-17
这个项目提供了完整的代码和数据，意味着用户可以直接运行而无需额外的数据获取或预处理工作。这对于初学者和研究人员来说是一个宝贵的资源，他们可以快速理解并实验BERT-BiLSTM-CRF模型在NER任务上的应用，也可以在...
Pytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目（源码+数据集+报告+运行指南）
09-03
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基于知识图谱的问答系统，BERT 做命名实体识别和句子相似度. 完整数据+代码 可直接运行
01-12
本项目是基于知识图谱的问答系统，BERT+BILSTM+CRF 做命名实体识别和句子相似度比较，最后实现线上的部署。 项目的分以下步骤进行描述： 1-问答 QA 系统简单介绍 1.1-问答系统目标 1.2-问答系统分类 1.3-问答系统...
Pytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目（源码+数据集+文档说明）
09-03
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BERT-BiLSTM-CRF命名实体识别应用
徐奕的专栏
05-18 1万+
引言 本文将采用BERT+BiLSTM+CRF模型进行命名实体识别（Named Entity Recognition 简称NER），即实体识别。命名实体识别，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。 BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers），即双向Transformer的Encoder。模型的创新点在预训练方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种
医学电子病历命名实体识别的实现总结
学习
06-20 1755
医学领域命名实体识别，通过BERT+BiLSTM+CRF
【亲测免费】 探索中文命名实体的智能标签：基于BERT+BiLSTM+CRF的高效解决方案
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探索中文命名实体的智能标签：基于BERT+BiLSTM+CRF的高效解决方案 在自然语言处理领域，中文命名实体识别（Chinese Named Entity Recognition, CNER）始终占据核心位置，它对于信息提取、语义理解等任务至关重要。今日，一款融合前沿技术的开源项目横空出世——基于BERT+BiLSTM+CRF实现的中文命名实体识别系统，为开发者提供了一套强大且易用的工具箱，让C...
基于BERT的命名实体识别——BERT微调初次实践
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基于BERT的命名实体识别目标任务数据集格式构造训练样本get_examplesInputExample_create_exampleget_train_examples将token和label转为id并结构化convert_single_example建立分类模型create_model训练模型评估模型 目标任务 针对提供的数据进行命名实体识别，标注出每个token对应的label。 其中label包括 BIO_token_labels = ['TREATMENT-I', 'TREATMENT-B', '
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