使用关系抽取模型SpanBERT遇到的问题

最新推荐文章于 2025-08-06 17:27:18 发布
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本文详细介绍了在Google Colab上安装Apex库遇到的问题及解决方案。由于Apex版本更新，直接安装会导致导入错误。文章提供了查找适配版本的具体步骤，包括从GitHub获取正确版本的方法。

  • 在google colab安装apex

    • 运行以下程序，安装apex
     !git clone https://github.com/NVIDIA/apex
  cd apex
 !pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-
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DialoGPT遇到的相关问题及解决方案
小王同学的博客
06-26 1688
这篇博客主要记录了参考DialoGPT官方说明复现所踩的一些坑，持续更新 目录一、创建anaconda环境LSP（1）直接conda env create -f LSP-linux.yml -n LSP导致安装的pytorch和cudatoolkit版本错误（2）conda activate LSP 没有激活成功导致python版本不一致二、apex相关报错 Cuda extensions are being compiled with a version of Cuda that does not...报
spanBert
liunianhuakai的博客
08-05 932
1. 对 BERT 模型进行了如下改进： 对随机的邻接分词（span）而非随机的单个词语（token）添加掩膜 通过使用分词边界的表示来预测被添加掩膜的分词的内容，不再依赖分词内单个 token 的表示。 SpanBERT 能够对分词进行更好地表示和预测。该模型和 BERT 在掩膜机制和训练目标上存在差别。首先，SpanBERT 不再 对 2. 原理 该模型和 BERT 在掩膜机制和训练目标上...
实体关系抽取任务及其解决思路
qq_37150124的博客
11-14 2254
在NLP领域中，关系抽取任务，指的是为了构建知识图谱，从结构化（表1）、半结构化（表2）非结构化数据（表3）获取形式为（事物1、关系、事物2）的三元组的活动。一些情况下，我们会想办法把关系抽取抽象成若干三元组的抽取，而不会做 四元组 、五元组的抽取。 表1 若干文学形象的结构化信息 结构化程度与实体关系抽取方法 在确定了要抽取的实体类型、关系类型之后，就可以设计模型实现自动抽取了。随着数据的结构化程度变化，三元组抽取的方法也有所变化——总的来说，数据结构化程度越低，需要使用的方法越复杂。结构化数据的字段含
ImportError: Please install apex to use fp16 training，apex安装失败
MrCharles在优快云
01-15 2580
今天尝试运行bert，运行报错： You will also need to install NVIDIA Apex. 需要安装apex,按照要求安装： git clone https://github.com/NVIDIA/apex cd apex pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./ 但是安装失败。 解决： git clone https://github.c
SpanBERT:使用和评估SpanBERT的代码
04-29
斯潘伯特 该存储库包含该论文的代码和模型： 。 要求 顶尖 请使用较早的Apex提交 预训练模型 我们发布这两个基地和SpanBERT大套管模型。 基本模型和大型模型具有与相同的模型配置，但是在掩蔽方案和训练目标上都有所不同（有关更多详细信息，请参见我们的论文）。 ：12层，隐藏头，110M参数 ：24层，隐藏1024、16头，340M参数 这些模型与模型具有相同的格式，因此您可以轻松地用我们的SpanBET模型替换它们。 如果您想使用我们，则模型路径已经在代码中进行了硬编码：） SQuAD 1.1 SQuAD 2.0 酷睿 Tyk F1 F1 平均F1 F1 BERT（基地） 88.5 * 76.5 * 73.1 67.7 SpanBERT（基础） 92.4 * 83.6 * 77.4 68.2 BERT（大） 91.3 83.3 77.1
3 - 知识图谱 — 知识抽取与知识挖掘怎么 “做” 才精准？方法与工具全解析
最新发布
wh1236666的博客
08-06 874
如果把海量数据比作 “沙滩”，知识抽取就是从中 “捡起珍珠”—— 从文本、数据库、网页等各种数据里，提取出知识图谱能 “看懂” 的核心信息。实体：像 “张三”（人名）、“北京大学”（机构名）、“北京”（地名），是知识的 “主角”；关系：实体之间的联系，比如 “张三 - 就读于 - 北京大学”“北京大学 - 位于 - 北京”；事件。
大模型的检索增强生成综述研究
人工智能讲师分享前沿技术
10-21 2375
大模型（LLMs）在处理特定领域或知识密集型任务时，它们仍面临挑战，例如产生“幻觉”、知识过时以及推理过程不透明、难以追溯等问题。为了解决这些问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）作为一种有前景的解决方案应运而生，它通过整合外部数据库的知识来增强模型的准确性和可信度。本综述论文由来自同济大学上海智能自主系统研究所、复旦大学上海数据科学重点实验室以及同济大学设计创意学院的研究人员共同撰写。
FinBert模型：金融领域的预训练模型
dzysunshine的博客
01-25 9708
在本次基线测试中，我们以金融场景中所遇到四类实际业务问题和数据入手进行对比实验，包括金融类短讯类型分类任务、金融文本行业分类、金融情绪分析任务以及金融类实体识别任务。对比 FinBERT 和 Google 原生中文BERT、 BERT-wwm、RoBERTa-wwm-ext 这三种通用领域的预训练模型可知，FinBERT效果提升显著，在 F1-score 上平均可以提升2~5.7个百分点。
信息抽取 顶会 复现
03-12
模型方面，信息抽取常用序列标注或关系抽取模型，如BERT、SpanBERT，复现时要特别注意嵌入层和解码器的设计。评估指标如F1值、精确率，必须使用与论文相同的计算方式，避免偏差。 最后，生成相关问题需要考虑用户...
SpanBERT（Span-based Pre-training of BERT）模型
彬彬侠的博客
03-06 1356
SpanBERT是Facebook AI Research（FAIR）和University of Washington在2019年提出的一种改进版BERT，专门用于学习更好的文本片段（Span）表示，特别适用于问答系统（QA）、关系抽取（RE）、实体链接等任务。采用Span Masking（Span级Mask），增强对长文本的理解。引入Span Boundary Objective（SBO），让模型更关注Span结构。可通过Hugging Face transformers直接加载SpanBERT进行推理
SpanBERT-PyTorch
03-09
SpanBERT-PyTorch
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
SpanBERT学习
hxshine的博客
12-01 620
1. 解决的问题 在回答问题“Which NFL team won Super Bown 50?”时，判断“Denver Broncos” 是否属于“NFL team”是非常重要的步骤。相比于在已知“Broncos”预测“Denver”的情况，直接预测“Denver Broncos”难度更大，这意味着这类分词对自监督任务提出了更多的挑战。 2. 优化思路 （1）对随机的邻接分词（span）而非随机的单个词语（token）添加掩膜； （2）通过使用分词边界的表示来预测被添加掩膜的分词的内容，不再依赖分词内单个
【深度学习】BERT变体—SpanBERT
Dong_ZH的博客
03-06 9526
SpanBERT出自Facebook，就是在BERT的基础上，针对预测spans of text的任务，在预训练阶段做了特定的优化，它可以用于span-based pretraining。这里的Span翻译为“片段”，表示一片连续的单词。SpanBERT最常用于需要预测文本片段的任务。SpanBERT所做的预训练调整主要是以下三点：1.使用一种span masking来代替BERT的mask；2.加入另外一个新的训练目标：Span Boundary Objective (SBO)；
BERT家族：spanBERT
qq_32223859的博客
05-26 2109
SpanBERT 论文：《SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1907.10529 作者/机构：华盛顿大学+普林斯顿大学 年份：2019.8 SpanBERT对Bert的改进主要体现在对mask方式的改进，丢弃NSP任务和增加SBO（Span Boundary Objective）任务。其改进点如下： （1）Span mask方案
关系抽取论文笔记【研一下&研二上】02
qq_42393368的博客
10-06 1685
一、《PRGC: Potential Relation and Global Correspondence Based Joint Relational Triple Extraction》 1、本文把实体关系抽取分为三部：关系识别，识别实体，实体对和关系配对。以前的方法多任务方法CasRel，将关系三元组提取分为两个阶段，把object实体对应所有关系。这种方法包含很多不合法的操作，基于span的抽取策略只关注实体的起始和结束位置，扩展性不好。由于其subject-object对齐机制，一次只能处理一个
SPERT：一种从文本中抽取关系方法
木野归郎
07-07 2291
导语spert: 一种以变压器网络BERT为核心的联合实体和关系提取模型。采用基于span的方法:任何标记子序列(或span)构成一个潜在的实体，任何一对span之间都可以保持关系。论文题...
NER范式（二）-Span指针：BERT+Span【用SPAN指针的形式替代CRF模块】【标签：实体的头index、尾index处标上该实体的类型id】
u013250861的博客
02-18 1141
以半指针-半标注的结构预测实体的起始位置，同时标注过程中给出实体类别。采用严格解码形式，重叠实体选取logits最大的一个，保证准确率。采用SPAN指针的形式替代CRF模块，加快训练速度。使用label smooth缓解过拟合问题。
Spanbert
qq_37008037的博客
03-24 546
这篇论文中提出了一种新的mask的方法，以及一个新损失函数对象。并且讨论了bert中的NSP任务是否有用 　如上图所示，首先这里的mask策略是span mask。具体的做法是首先从一个几何分布中采样span的长度，且限制最大长度为10，然后再随机采样（如均匀分布) span的初始位置。整个训练任务就是预测mask的token，另外mask的比例问题和bert中类似。 除了这些之外还有两个策略，一是动态mask，在bert中是在数据预处理阶段对一条序列随机不同的mask 10次，而在这里是...
使用PyTorch实现CNN关系抽取模型概述
在此项目中，开发团队选用了pytorch深度学习框架来构建一个基于卷积神经网络（CNN）的模型，以解决特定的关系抽取问题。模型的训练和验证使用了SemEval-2010任务8的数据集，这是一个广泛使用的标准数据集，专门设计...
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