pytorch中bilstm-crf

最新推荐文章于 2025-06-18 22:27:49 发布
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分类专栏： 算法
本文详细介绍使用PyTorch进行实体识别的过程与技巧，通过具体案例解析模型搭建、训练及优化策略，为自然语言处理领域的研究者和开发者提供实用指南。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

转载一篇pytorch进行实体识别的文章https://blog.youkuaiyun.com/appleml/article/details/78579675

bi-lstm-crf:BI-LSTM-CRF模型的PyTorch实现
05-07
BI-LSTM-CRF模型的PyTorch实现。 特征： 与相比，执行了以下改进： 全面支持小批量计算 完全矢量化的实现。 特别是，删除了“得分句”算法中的所有循环，从而极大地提高了训练效果 支持CUDA 用于非常简单的API START / STOP标签会自动添加到CRF中 包含一个内部线性层，该线性层可从要素空间转换为标签空间 专门用于NLP序列标记任务 轻松训练自己的序列标记模型 麻省理工学院执照 安装 依存关系 的Python 3 安装$ pip install bi-lstm-crf 训练 语料库 以指定的准备语料库 也有一个示例语料库 训练 $ python -m bi_lstm_crf corpus_dir --model_dir " model_xxx " 更多 训练曲线 import pandas as pd import matplotlib . pyplot
基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别实现
05-20
基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别实现 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 执行train.py，命令为 python train.py 中文命名实体...
PyTorch 高级实战教程：基于 BI-LSTM CRF 实现命名实体识别和中文分词
weixin_30699831的博客
04-12 1731
前言：译者实测 PyTorch 代码非常简洁易懂，只需要将中文分词的数据集预处理成作者提到的格式，即可很快的就迁移了这个代码到中文分词中，相关的代码后续将会分享。 具体的数据格式，这种方式并不适合处理很多的数据，但是对于 demo 来说非常友好，把英文改成中文，标签改成分词问题中的 “BEMS” 就可以跑起来了。 # Make up some training data training_data...
PyTorch从底层搭建BiLSTM模型（附完整测试源码，纯手撕）
最新发布
qq_64809150的博客
06-18 756
本文介绍了在PyTorch下从底层搭建BiLSTM模型，非第三方封装。针对初学者需求，以简明易懂的方式解释BiLSTM的实现要点，重点对比了三种反向LSTM初始状态的设置方法。
pytorch BiLSTM+CRF模型实现NER任务
Rhiney_97的博客
12-16 6041
本次实现BiLSTM+CRF模型的数据来源于DataFountain平台上的“产品评论观点提取”竞赛，数据仅用来做模型练习使用，并未参与实际竞赛评分。 竞赛地址：产品评论观点提取 1. 数据分析 数据分为测试集数据7528条，测试集数据（未统计）。 测试集数据共有四个属性，分别是：ID号，文本内容，BIO实体标签，class分类 本次比赛的任务一共分为两部分，第一部分是NER部分，采用BIO实体标签作为训练参考，另一部分为文本分类，目前只做了NER部分，因此暂时只针对NER部分讲解。 测试集
【实战】Pytorch BiLSTM + CRF做NER
zenRRan的博客
09-01 1920
来自：机器学习算法与自然语言处理作者：我近视https://zhuanlan.zhihu.com/p/59845590说明： 本篇文章为Pytorch官网上BiLSTM CRF的说明一...
pytorch实现BiLSTM+CRF用于NER(命名实体识别)
studyvcmfc的专栏
08-03 516
https://blog.youkuaiyun.com/zycxnanwang/article/details/90385259
基于pytorch的bert-bilstm-crf中文命名实体识别
05-20
pytorch-crf==0.7.2 transformers==4.5.0 numpy==1.22.4 packaging==21.3 温馨提示 新增了转换为onnx并进行推理，具体内容在convert_onnx下，python convert_onnx.py，只支持对单条数据的推理。在CPU下，原本推理...
基于pytorch实现的bert-bilstm-crf-ner命名实体识别源码+数据集+项目说明.zip
10-13
本项目是一个基于PyTorch框架实现的BERT-BiLSTM-CRF模型用于NER任务的完整项目。它不仅提供了训练和推理的源码，还包括了一个专门用于训练的NER数据集以及详细的项目说明文档，为使用者提供了从零开始构建和训练命名...
基于BERT-BILSTM-CRF进行中文命名实体识别python+数据+模型（高分项目源码）.rar
05-16
基于BERT-BILSTM-CRF进行中文命名实体识别python+数据+模型（高分项目源码） --checkpoint：模型和配置保存位置 --model_hub：预训练模型 ----chinese-bert-wwm-ext: --------vocab.txt --------pytorch_model.bin ...
BiLSTM-CRF-NER-PyTorch：此存储库包含BiLSTM-CRF模型的PyTorch实现，用于命名实体识别任务
02-05
使用BiLSTM-CRF模型的NER任务的PyTorch解决方案。 此存储库包含BiLSTM-CRF模型的PyTorch实现，用于命名实体识别任务。 代码结构 在项目的根目录，您将看到： ├── pyner | └── callback | | └── ...
WordSeg:BiLSTM \ BERT \ Roberta（+ CRF）模型的PyTorch实现，用于中文分词
03-27
中文分词 本项目为中文分词任务baseline的代码实现，模型包括 BiLSTM-CRF 基于BERT的+ X（softmax / CRF / BiLSTM + CRF） 罗伯塔+ X（softmax / CRF / BiLSTM + CRF） 本项目是的项目。 数据集 数据集第二届中文分词任务中的北京大学数据集。 模型 本项目实现了中文分词任务的baseline模型，对应路径分别为： BiLSTM-CRF BERT-Softmax BERT-CRF BERT-LSTM-CRF 其中，根据使用的预训练模型的不同，BERT-base-X模型可转换为Roberta-X模型。 要求 此仓库已在Python 3.6+和PyTorch 1.5.1上进行了测试。 主要要求是： tqdm scikit学习 火炬> = 1.5.1 :hugging_face: 变压器== 2.2.2 要解决环境问题，请运行：
【自然语言处理】BiLSTM+Attention_TensorFlow—数据集.zip
12-31
【自然语言处理】文本分类模型_BiLSTM+Attention_TensorFlow实现，是该博客https://blog.youkuaiyun.com/bqw18744018044/article/details/89334729的数据集，可能有点错误，请谨慎使用
BERT-BiLSTM-CRF-master.zip
07-17
命名实体识别代码，解压即可用 # BERT-BiLSTM-CRF BERT-BiLSTM-CRF的Keras版实现 ## BERT配置 1. 首先需要下载Pre-trained的BERT模型，本文用的是Google开源的中文BERT模型： - https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip 2. 安装BERT客户端和服务器 pip install bert-serving-server pip install bert-serving-client，源项目如下： - https://github.com/hanxiao/bert-as-service 3. 打开服务器，在BERT根目录下，打开终端，输入命令： - bert-serving-start -pooling_strategy NONE -max_seq_len 144 -mask_cls_sep -model_dir chinese_L-12_H-768_A-12/ -num_worker 1
Pytorch Bi-LSTM + CRF 代码详解
kyle1314608的博客
07-14 158
久闻LSTM + CRF的效果强大，最近在看Pytorch官网文档的时候，看到了这段代码，前前后后查了很多资料，终于把代码弄懂了。我希望在后来人看这段代码的时候，直接就看我的博客就能完全弄懂这段代码。 看这个博客之前，我首先建议看看 Pytorch 关于Bi-LSTM + CRF的解释 看完再看看这位的博客 Bi-LSTM-CRF for Sequence Labeling PENG 这...
pytorch下使用BiLSTM_CRF完成命名实体识别（BiLSTM_CRF的NER任务）
Richard_Kim的博客
11-19 5542
理论部分 有空再写.. 全部实现实践代码 环境： pytorch1.3.1; sklearn;tqdm 训练语料：链接：https://pan.baidu.com/s/1Pa42E2q9fZ2zXLJ7vLvx8g 提取码：o2rg --来自百度网盘超级会员V1的分享 项目结构： #!/...
人工智能(pytorch)搭建模型8-利用pytorch搭建一个BiLSTM+CRF模型，实现简单的命名实体识别
微学AI的博客
06-02 2462
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型8-利用pytorch搭建一个BiLSTM+CRF模型，实现简单的命名实体识别，BiLSTM+CRF 模型是一种常用的序列标注算法，可用于词性标注、分词、命名实体识别等任务。本文利用pytorch搭建一个BiLSTM+CRF模型，并给出数据样例，通过一个简单的命名实体识别（NER）任务来演示模型的训练和预测过程。
一步步解读pytorch实现BiLSTM CRF代码
热门推荐
difend的博客
01-20 1万+
pytorch实现BiLSTM+CRF ​ 网上很多教程都是基于pytorch官网例子进行的解读，所以我就决定看懂官网例子后自己再进行复现，这一篇是我对于官方代码的详细解读。 理解LSTM 参考：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 这一篇英文的LSTM文章写得真的很好，看了一遍以后就很轻松的捡起了遗忘的知识点 ...
结合原理与代码理解BiLSTM-CRF模型（pytorch）
Q_M_X_D_D_的博客
12-08 5587
前言 本文主要记录学习使用BiLSTM-CRF模型来完成命名实体识别的过程中，对原理和代码的理解。下面会在对官方示例代码（tutorial）的详细解析中加入对模型原理的解释。在学习原理的过程中主要参考了这两篇博客：命名实体识别（NER）：BiLSTM-CRF原理介绍+Pytorch_Tutorial代码解析，其中有不少图能帮助我们更好地理解模型；Bi-LSTM-CRF算法详解-1，这篇里的公式推导比较简单易懂。下面的解析会借鉴这两篇博客中的内容，建议在往下看前先读一下这两篇了解原理。在BiLSTM-CRF
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