五分钟搭建一个基于BERT的NER模型

最新推荐文章于 2025-06-10 14:31:09 发布
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分类专栏： 人工智能AI实战系列代码全解析
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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。之前的word2vec，glove等Word Embedding技术也是通过无监督的训练让模型预先掌握了一些基础的语言知识，但是word embeding技术无论从预训练的模型复杂度(可以理解成学习的能力)，以及无监督学习的任务难度都无法和BERT相比。

模型部分

首先BERT模型采用的是12层或者24层的双向的Transformer的Encoder作为特征提取器，如下图所示。要知道在nlp领域，特征提取能力方面的排序大致是Transformer>RNN>CNN。对Transformer不了解的同学可以看看笔者之前的这篇文章，而且一用就是12层，将nlp真正的往深

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利用BERT进行命名实体识别(NER)
AI天才研究院
08-15 3416
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。
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
04-16 629
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模型微调全攻略：从数据准备到模型部署
最新发布
AI智能探索者的博客
06-10 1050
我们的目的是让大家学会如何对BERT模型进行微调。范围涵盖了从数据准备开始，一直到模型成功部署的整个过程。就好像我们要建造一座房子，从准备建筑材料（数据准备），到按照设计图纸搭建房子（模型训练），最后让房子可以住人（模型部署）。我们将按照以下步骤逐步讲解BERT模型微调的过程：首先介绍核心概念，让大家对BERT模型和微调有一个初步的认识；然后详细讲解核心算法原理和具体操作步骤；接着通过数学模型和公式进一步加深理解；再进行项目实战，给出代码实际案例并详细解释；之后介绍实际应用场景；推荐一些相关的工具和资源；
基于BERT实现简单的NER任务
weixin_45101959的博客
02-17 6960
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-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
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'...
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 3311
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
用BERT做NER？教你用PyTorch轻松入门Roberta！
s44359487yad的博客
12-04 1162
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。
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
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
BERT-NER:用BERT的Pytorch命名实体识别
05-12
伯特·纳尔 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_name=ner --output_dir=out_base --max_seq_length=128 --do_train --num_train_epochs 5 --do_eval --warmup_proportion=0.1 结果 BERT库 验证数据 precision recall f1-score support PER 0.9677 0.9745
基于BERT的NER模型，集成了LSTM，CRF网络结构，FGM，EMA等提分trick，还有单独的MRC框架.zip
05-22
基于BERT的NER模型，集成了LSTM，CRF网络结构，FGM，EMA等提分trick，还有单独的MRC框架LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，导致无法有效地捕捉长期依赖。LSTM通过引入门控机制（Gating Mechanism）和记忆单元（Memory Cell）来克服这些问题。 以下是LSTM的基本结构和主要组件： 记忆单元（Memory Cell）：记忆单元是LSTM的核心，用于存储长期信息。它像一个传送带一样，在整个链上运行，只有一些小的线性交互。信息很容易地在其上保持不变。 输入门（Input Gate）：输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。它由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 遗忘门（Forget Gate）：遗忘门决定了哪些信息会从记忆单元中被丢弃或遗忘。它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 输出门（Output Gate）：输出门决定了哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。同样地，它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 LSTM的计算过程可以大致描述为： 通过遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些信息。 通过输入门决定哪些新的信息会被加入到记忆单元中。 更新记忆单元的状态。 通过输出门决定哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。 由于LSTM能够有效地处理长期依赖关系，它在许多序列建模任务中都取得了很好的效果，如语音识别、文本生成、机器翻译、时序预测等。
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
手把手教你用BERT做NER命名实体识别
TFATS的博客
09-18 7125
一，从GitHub下载Bert源码和模型 关于Bert的详细介绍和如何下载此处就不再赘述了，想了解的直接查看GitHub-Bert自行了解和下载。以下地址也可直接下载。 1，下载Bert代码 终端执行： git clone https://github.com/google-research/bert.git 2，下载中文-base模型 Bert-Base中文模型地址 二，下载数据 三，修改processors 四，修改label 五，修改create_model 六，修改sh文件 七，修改horovod多
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 2583
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...
命名实体识别NER & 如何使用BERT实现
studyvcmfc的专栏
08-04 275
https://blog.youkuaiyun.com/qq_27586341/article/details/103062651
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