五分钟搭建一个基于BERT的NER模型

最新推荐文章于 2024-12-01 23:19:46 发布
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该博客介绍了在五分钟内搭建基于BERT的NER模型。NER模型在自然语言处理中用于命名实体识别，BERT是强大的预训练语言模型，二者结合可有效完成相关任务，体现了高效搭建模型的技术。
自然语言处理之命名实体识别：BERT：7.基于BERT的命名实体识别模型训练
zhubeibei168的博客
04-16 729
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名、时间、货币等。这些实体在文本中往往具有特定的上下文意义，是理解文本内容的关键。
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-CH-NER：基于BERT的中文命名实体识别
02-03
基于BERT的中文数据集下的命名实体识别（NER） 基于tensorflow官方代码修改。 环境 Tensorflow：1.13 的Python：3.6 tensorflow2.0会报错。 搜狐比赛 在搜狐这个文本比赛中写了一个基准，使用了bert以及bert + lstm + crf来进行实体识别。 其后只使用BERT的结果如下，具体评估方案请看比赛说明，这里的话只做了实体部分，情感全部为POS进行的测试嘲笑。 使用bert + lstm + crf结果如下 训练验证测试 export BERT_BASE_DIR=/opt/hanyaopeng/souhu/data/chinese_L-
transformers实践:基于BERT训练自己的NER模型
和木的专栏
08-27 5042
文章目录transformers实践:基于BERT训练自己的NER模型数据集处理训练过程模型的调用和使用附：两个数据集说明：附：参考 transformers实践:基于BERT训练自己的NER模型 基于训练好的BERT进行迁移NER的原理如下： 官方样例集成的很好，直接运行run_ner.py即可，下面对几个步骤(数据预处理、运行参数、模型调用)做下补充说明 数据集处理 run_ner.p中train_file要求的格式样例，如 https://github.com/huggingface/transfo
Pytorch框架基于Bert模型的CoNLL-2003命名实体识别python源码+使用说明(操作简单).zip
01-09
Pytorch框架基于Bert模型的CoNLL-2003命名实体识别python源码+使用说明(操作简单).zip 运行环境 Windows11，AMD R7，4060，CUDA 12.1.1，cudnn 8.9.0，pytorch 2.1.2 ## 运行说明 ``` 1.搭建pytorch环境 2.下载'...
bert模型环境搭建以及运行
z18769643585的博客
06-30 2237
bert模型搭建
自然语言处理实战项目8- BERT模型的搭建，训练BERT实现实体抽取识别的任务
微学AI的博客
05-29 3406
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目8- BERT模型的搭建，训练BERT实现实体抽取识别的任务。BERT模型是一种用于自然语言处理的深度学习模型，它可以通过训练来理解单词之间的上下文关系，从而为下游任务提供高质量的语言表示。它的结构是由多个Transformer编码器组成的，而Transformer编码器是由多个自注意力机制组成的。在训练中，模型通过预测遮盖的单词和判断两个句子之间的关系来提高语言表示的准确性。在实体识别任务中，BERT模型可以作为特征提取器使用，将每个单词的上下文
基于BERT实现简单的NER任务
weixin_45101959的博客
02-17 7197
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，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。作用命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。
Python-使用预训练语言模型BERT做中文NER
08-10
使用预训练语言模型BERT做中文NER
BERT-NER-Pytorch：使用BERT（Softmax，CRF，Span）的中文NER（命名实体识别）
02-03
使用Bert的中文NER BERT代表中文NER。 数据集列表 cner：数据集/ cner 主持人： ： 型号清单 BERT + Softmax BERT + CRF BERT +跨度 需求 1.1.0 = <PyTorch <1.5.0 cuda = 9.0 python3.6 + 输入格式 输入格式（首选BIOS标记方案），每个字符的标签为一行。 句子用空行分隔。 美 B-LOC 国 I-LOC 的 O 华 B-PER 莱 I-PER 士 I-PER 我 O 跟 O 他 O 运行代码 在run_ner_xxx.py或run_ner_xxx.sh修改配置信息。 sh scripts/run_ner_xxx.sh 注意：模型的文件结构 ├── prev_trained_model | └── bert_base | | └── pytorch_model.bin | | └── config.json | | └── vocab.txt | | └── ...... CLUENER结果 BERT在dev上的整体性能： 准确性（实体） 召回（实
Tensorflow2.0 Bert模型NER 数据预处理.rar
08-20
tensorflow2.0 对实体命名识别的数据预处理 1
基于BERT的PyTorch命名实体识别（NER）模型实现指南
weixin_35835030的博客
09-23 2861
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：命名实体识别（NER）是自然语言处理中的核心任务，旨在从文本中识别关键实体。本文详细解析了在Python PyTorch框架下使用BERT模型实现高性能NER系统的步骤。从数据预处理、模型加载、微调到评估，本文展示了构建和应用NER系统的关键组成部分，提供了一个完整的实践流程，并探讨了BERT如何通过双向Transformer架构提升...
[命名体识别-NER]基于预训练的BERT模型
最新发布
qq_53697642的博客
12-01 1689
基于Bert的命名体识别任务（NER），可视化，附源码/
【转发】基于Bert-NER构建特定领域的中文信息抽取框架（上）
weixin_30491641的博客
08-07 1250
原文来源：【转发】基于Bert-NER构建特定领域的中文信息抽取框架（上） 导语： 知识图谱（Knowledge Graph）主要由实体、关系和属性构成，而信息抽取（Information Extraction）作为构建知识图谱最重要的一个环节，目的就是从文本当中抽取出三元组信息，包括“实体-关系-实体”以及“实体-属性-实体”两类。然后将抽取后的多个三元组信息储存到关系型数据库...
（10-4-01）BERT ：命名实体识别（NER）中的BERT(1)
码农三叔
04-23 1413
最后，使用训练得到的NER模型，源码演示了如何进行实体标签的预测，包括手动实现的方法和transformers库中的pipeline。最后，打印了数据集中记录的数量，并显示了前5行聚合后的数据，以展示每个句子的全部数据。上面的输出是一个模型参数的下载提示，表示正在下载模型的安全张量（safetensors），下载的速度是436MB/秒。下载过程的日志显示了相应模型文件的下载过程。执行上述代码后绘制了含有两个子图的可视化图，第一个子图展示了标签通用部分的计数，即不考虑位置信息的标签统计，具体说明如下所示。
利用BERT进行命名实体识别(NER)
AI天才研究院
08-15 3613
命名实体识别 (Named Entity Recognition, NER) 是自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 中的一项基础任务，旨在识别文本中代表命名实体的词语或词语序列，并将其分类到预定义的类别，例如人名、地名、机构名、时间、日期等。NER 是许多 NLP 应用的重要组成部分，例如信息提取、问答系统、机器翻译和文本摘要等。传统的 NER 方法通常依赖于手工设计的特征和领域特定的规则，这些方法需要大量的专家知识，并且难以推广到新的领域或语言。
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