NER命名实体识别各种模型代码实现BERT CRF

最新推荐文章于 2025-09-14 21:43:54 发布
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该博客主要围绕NER实体识别展开，聚焦于各种模型代码的实现，涉及BERT、CRF等模型，在自然语言处理领域，实体识别是重要任务，这些模型代码实现有助于推动相关技术发展。
【NLP】基于BERT-BiLSTM-CRF的NER实现
让算法融入生活，改变生活！
05-23 2874
背景 NER任务毋庸多言，之前也是从HMM，BiLSTM-CRF，IDCNN-CRF一路实现，也看到各个模型的效果和性能。在BERT大行其道的时期，不用BERT做一下BERT那就有点out了，毕竟基于BERT的衍生语言模型也变得更加强悍。不过当前使用BERT+softmax既可以做到非常好的效果，接上BiLSTM以及再使用CRF解码，主要是为了充分理解各层直接的衔接关系等。除此之外，模型在训练过程中需要一些小tricks，如：lr_scheduler，warmup等都需要我们慢慢理解其在背后使用的意义和效果
NLP（BERT+CRF代码调试）
luckyyuexz的博客
07-26 208
网上大部分是查找 目录文件存在位置和加载方式，后来发现是因为我用的是远程服务器的liux系统，只能填远程服务器上的目录，不能用自己的本地目录，本地是windows，这个代码是区分windows系统和liux的。FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated解决办法_lwh12138的博客-优快云博客。修改指定目录./framework/dtype.py下的代码，具体见。
04、命名实体识别（TokenClassification）
最新发布
qq_54526411的博客
09-14 736
该文章介绍了使用HuggingFace Transformers进行命名实体识别(NER)的完整流程。首先导入相关库和数据集，对数据进行预处理，包括使用tokenizer分词并处理标签映射问题。然后创建模型和评估函数，定义训练参数和训练器进行模型训练。最后通过pipeline进行测试，并解决了实体识别结果中的空格问题，通过设置aggregation_strategy和使用起止索引将同一实体合并输出。整个过程涵盖了数据处理、模型训练和结果优化等关键步骤，为NER任务提供了完整解决方案。
NLP命名实体识别(NER)代码实践
studyvcmfc的专栏
01-14 613
https://blog.youkuaiyun.com/xiaosongshine/article/details/99622170
解码语言：命名实体识别（NER）技术
冷冻工厂
11-24 813
所以，当你输入“苹果正在推出新的iPhone”，系统会知道你在谈论的是公司，而不是你的购物清单。比如，如果你想让计算机识别“巴黎”，你会给它提供巴黎作为一个城市的例子，以及它作为人名的例子。命名实体识别（NER）听起来可能很高大上，但其实它的核心是教会计算机做我们自然而然就能做的事情——理解周围的世界。在娱乐领域：Netflix和Spotify等服务通过识别演员、艺术家和流派的名字，分析你的观看或收听习惯，为你提供定制化的推荐。分析你的电子邮件：从收件箱中提取人名、日期和公司名称，以优化你的工作流程。
简单的ner代码
c851666395的博客
10-29 526
ner模型代码
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
近年来，随着自然语言处理技术的迅猛发展，命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER...随着技术的不断进步和模型的不断优化，未来在命名实体识别和其他NLP任务中，BERT-BiLSTM-CRF模型的应用前景将更加广阔。
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
总之，这个基于PyTorch的BERT-BiLSTM-CRF NER实现揭示了如何将先进的深度学习技术应用于实际的NLP问题，结合了预训练语言模型的强大功能和序列标注模型的上下文理解能力，为命名实体识别任务提供了一种高效且准确的...
Pytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码（课程设计）.zip
11-15
Pytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码（课程设计）.zip 这是95分以上高分必过课程设计项目，下载即用无需修改，确保可以运行。也可作为期末大作业。 Pytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体...
基于BERT-BILSTM-CRF进行中文命名实体识别python源码+项目使用说明+数据+模型.zip
10-25
基于BERT-BILSTM-CRF进行中文命名实体识别python源码+项目使用说明+数据+模型.zip 依赖 ```python scikit-learn==1.1.3 scipy==1.10.1 seqeval==1.2.2 transformers==4.27.4 pytorch-crf==0.7.2 ``` # 目录结构 ...
基于Pytorch框架的中文命名实体识别(NER)模型，包含lstm和Bert两种模型的实现.zip
05-22
在自然语言处理（NLP）领域，命名实体识别（NER）是一项重要的任务，它涉及到从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。本项目提供了一个基于Pytorch框架的中文NER模型实现，涵盖了两种常用的深度...
NER-BERT-CRF
05-06
使用BERT和CRF模型的NER实现 志斌路 这是基于和CRF的命名实体识别器。 有人用BERT，LSTM和CRF构建模型，例如 ，但是从理论上讲，BERT机制已经取代了LSTM的作用，所以我认为LSTM是多余的。 就性能而言，在我的经验中，BERT + CRF总是比单个BERT好一点。 要求 python 3.6 pytorch 1.0.0 概述 NER_BERT_CRF.py包括2个模型： 模型1： 这只是一个经过预训练的BertForTokenClassification，用于与我的BERT-CRF模型进行比较 模型2： 具有CRF模型的预训练BERT。 数据集 参数 NER_labels = ['X'，'[CLS]'，'[SEP]'，'O'，'B-PER'，'I-PER'，'B-ORG'，'I-ORG'，'B- LOC”，“ I-LOC”，“ B-MISC”，“ I-
Python-用谷歌BERT模型在BLSTMCRF模型上进行预训练用于中文命名实体识别的Tensorflow代码
08-10
Tensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuning
bert-chinese-ner：使用预训练语言模型BERT做中文NER
02-06
伯特·中国人 前言 使用预训练语言模型BERT做中文NER尝试，微调BERT模型 PS：移步最新模型 代码参考 使用方法 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
BERT+CRF实现命名实体识别(NER)任务(少于100行代码)
xhsun的博客
09-16 5940
本文主要介绍一个框架nlp-basictasks nlp-basictasks是利用PyTorch深度学习框架所构建一个简单的库，旨在快速搭建模型完成一些基础的NLP任务，如分类、匹配、序列标注、语义相似度计算等。 下面利用该框架实现BERT+CRF模型做NER任务 数据集介绍 数据集来源 来源CLUE实体识别数据集 导入包 import torch,json import sys,os import pandas as pd import random import numpy as np from nl
python代码写实体识别
weixin_35755188的博客
02-15 336
Python有很多库可以用来实现实体识别，最常用的是NLTK、spaCy和Stanford NER。以下是一个使用spaCy库来实现实体识别的示例代码： 首先需要安装spaCy库和对应的模型。可以在终端运行以下命令： pipinstall spacy python -m spacy download en_core_web_sm ...
关于NER过程的常用代码[持续更新]
ld326的专栏
03-18 914
从BIO标注序列中抽取实体，即转成ANN文件格式 def seq_to_enity(string, predict): """ 标签转录BIO格式 :param string: 例子："小明，出生于广州，3岁，学英文；5岁学哲学；想成为，麻省理工学院的老师。" :param predict: 例子：["B-per", "I-per", "O","O", "O", "O", "B-loc", "I-loc", "O", "B.
Crf详解＋bert源码解释
weixin_42746744的博客
04-09 1218
这个是自然语言处理领域，bert+crf实现命名实体标注的一个笔记学习。
NER系列之 《各类NER经典模型: HMM, Bi-LSTM, CRF, BERT, NEZHA, GlobalPointer》代码实现
weixin_43646592的博客
10-19 822
NER系列之 《各类NER经典模型: HMM, Bi-LSTM, CRF, BERT, NEZHA, GlobalPointer》代码实现
BERT+BiLSTM+CRF实现高分命名实体识别项目教程
资源摘要信息:"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）.zip" 知识点一：Pytorch框架 Pytorch是一个开源的机器学习库，由Facebook的人工智能研究小组开发，用于计算机视觉...
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