命名实体识别NER & 如何使用BERT实现

最新推荐文章于 2024-12-04 09:13:48 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27586341/article/details/103062651

本文提供了一个优快云博客的链接示例，尽管具体内容未直接给出，但可以推测这是一篇关于编程技术的文章。
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-
使用bert模型进行命名实体识别任务
qq_61012545的博客
10-07 2850
Bert是一种由Google于2018年提出的自然语言处理（NLP）模型。它基于Transformer架构。首先简单介绍transformer模型。2017年，Google翻译团队提出的论文《Attention is All You Need》。在论文中，作者提出了在序列转录领域，只依赖注意力结构的简单的网络架构——Transformer。Transformer是一种基于注意力的编码器-解码器模型。它由若干层编码器和解码器组成，每一层都包含了自注意力机制和前馈神经网络。
命名实体识别实践（bert+微调）
记录学习中的点滴
03-09 6213
bert
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系列】——命名实体识别
01-07
本文是BERT实战的第二篇，使用BERT进行命名实体识别（序列标注类任务）。 1. 准备 1.1 环境 python 3.7； pytorch 1.3； transformers 2.3 （安装教程）； 1.2 数据 数据链接（链接：https://pan.baidu.com/s/1spwmV3_07U0HA9mlde2wMg 提取码：reic）； 2. 实战 2.1 训练代码 lr = 5e-5 max_length = 256 batch_size = 8 epoches = 20 cuda = True # cuda = False max_grad_norm = 1 warmup_s
BERT-NER:用BERT的Pytorch命名实体识别
05-12
使用google BERT进行CoNLL-2003 NER！ 使用Python训练模型并使用C ++进行推理 要求 python3 pip3 install -r requirements.txt 跑步 python run_ner.py --data_dir=data/ --bert_model=bert-base-cased --task_...
基于keras中文命名实体识别NER实现BERT+BILSTM+CRF进行实体识别python源码+项目说明.zip
05-23
中文命名实体识别NER。用keras实现BILSTM+CRF、IDCNN+CRF、BERT+BILSTM+CRF进行实体识别。结果当然是BERT+BILSTM+CRF最好啦。 主要库的版本 本项目是基于keras（Using TensorFlow backend）以下是主要库的版本 ...
使用bert预训练模型微调实现命名实体识别任务
03-11
### 使用BERT预训练模型微调实现命名实体识别任务 #### 一、背景介绍与理论基础 **命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）**是自然语言处理领域的一项关键技术，其目的是从文本中识别出具有特定意义的实体...
人工智能NER作业-基于bert实现命名实体识别python源码+数据+实验报告.zip
05-23
人工智能NER作业-基于bert实现命名实体识别python源码+数据+实验报告.zip个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做课设的学生和需要项目实战练习的学习者，可作为课程...
NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别（NER）
weixin_44690183的博客
10-26 707
from kashgari.corpus import ChineseDailyNerCorpus import kashgari from kashgari.embeddings import BERTEmbedding from kashgari.tasks.labeling import BiLSTM_CRF_Model train_x, train_y = ChineseDailyNerCorpus.load_data('train') valid_x, valid_y = ChineseDail
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：使用Google的BERT进行命名实体识别（CoNLL-2003作为数据集）
02-06
为了获得更好的性能，您可以尝试NLPGNN，有关更多详细信息，请参见 。 BERT-NER版本2 使用Google的BERT进行命名实体识别（CoNLL-2003作为数据集）。 原始版本（有关更多详细信息，请参见old_version）包含一些硬代码，并且缺少相应的注释，因此不方便理解。 因此，在此更新版本中，有一些新的想法和技巧（关于数据预处理和图层设计）可以帮助您快速实现微调模型（您只需尝试修改crf_layer或softmax_layer）。 资料夹说明： BERT-NER |____ bert # need git from [h
​COLING2022 | PCBERT: 用于中文小样本NER任务的BERT模型
zenRRan的博客
02-10 1011
©作者 | 赵金旭单位 | 北京邮电大学研究方向 | 自然语言处理来自 |PaperWeekly论文标题：PCBERT: Parent and Child BERT for Chinese Few-shot NER论文链接：https://aclanthology.org/2022.coling-1.192.pdf进NLP群—>加入NLP交流群Abstract在 few-shot 或 ze...
基于BERT实现简单的NER任务
weixin_45101959的博客
02-17 7199
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。
用BERT做NER？教你用PyTorch轻松入门Roberta！
最新发布
s44359487yad的博客
12-04 1294
NER（Named Entity Recognition），中文称为命名实体识别，是NLP中一项非常基础的任务。命名实体一般指的是文本中具有特定意义或者指代性强的实体，通常包括人名、地名、机构名、日期时间、专有名词等。而命名实体识别，就是要在文本中将这些实体标注出来。命名实体识别任务是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等诸多NLP任务的基础，其准确度决定了下游任务的效果，是NLP中非常重要的一个基础问题。比如在关系抽取任务中，命名实体识别起到了抽取实体的作用，其准确度直接影响了关系抽取的最终结果。
利用BERT进行命名实体识别(NER)
AI天才研究院
08-15 3615
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。
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 2863
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...
五分钟搭建一个基于BERT的NER模型
kyle1314608的博客
07-17 559
BERT 简介 BERT是2018年google 提出来的预训练的语言模型，并且它打破很多NLP领域的任务记录，其提出在nlp的领域具有重要意义。预训练的(pre-train)的语言模型通过无监督的学习掌握了很多自然语言的一些语法或者语义知识，之后在做下游的nlp任务时就会显得比较容易。BERT在做下游的有监督nlp任务时就像一个做了充足预习的学生去上课，那效果肯定事半功倍。之...
Bert命名实体识别数据集使用指南
资源摘要信息:"本压缩包ner_data.zip包含了针对Bert模型的命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）任务的数据集demo。Bert模型是一种预训练语言表示模型，它通过双向Transformer模型学习文本中的上下文信息，...
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