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基于BERT的中文命名实体识别（BERT-CH-NER）

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简介：
简介：本项目采用BERT模型进行优化，专注于提升中文文本中的人名、地名和机构团体名称等实体的自动识别精度，旨在提供高效准确的中文NER服务。 基于BERT的中文数据集下的命名实体识别（NER）是通过修改tensorflow官方代码实现的，在Tensorflow 1.13 和Python 3.6环境下运行良好，但在TensorFlow2.0中会出现错误。在搜狐举办的文本比赛中，我使用了基准模型来进行实体识别，该模型采用了BERT以及结合了BERT、LSTM和CRF的方法。仅用BERT的结果如下所示（具体评估方案请参考比赛说明）。这里只进行了实体部分的测试，并将所有情感标注为POS进行嘲笑效果的验证。采用BERT + LSTM + CRF方法得到结果如下：训练、验证及测试阶段的相关环境变量设置示例如下，export BERT_BASE_DIR=/opt/hanyaopeng/souhu/data/chinese_L-

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  • 基于BERT的中文命名实体识别（BERT-CH-NER）
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    简介：本项目采用BERT模型进行优化，专注于提升中文文本中的人名、地名和机构团体名称等实体的自动识别精度，旨在提供高效准确的中文NER服务。 基于BERT的中文数据集下的命名实体识别（NER）是通过修改tensorflow官方代码实现的，在Tensorflow 1.13 和Python 3.6环境下运行良好，但在TensorFlow2.0中会出现错误。在搜狐举办的文本比赛中，我使用了基准模型来进行实体识别，该模型采用了BERT以及结合了BERT、LSTM和CRF的方法。仅用BERT的结果如下所示（具体评估方案请参考比赛说明）。这里只进行了实体部分的测试，并将所有情感标注为POS进行嘲笑效果的验证。采用BERT + LSTM + CRF方法得到结果如下：训练、验证及测试阶段的相关环境变量设置示例如下，export BERT_BASE_DIR=/opt/hanyaopeng/souhu/data/chinese_L-
     
  • 基于BERT的中文命名实体识别（NER）系统
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    本研究开发了一种基于BERT模型的高效中文命名实体识别(NER)系统，显著提升了对中文文本中人名、地名和组织机构等实体的准确识别能力。 伯特·中国人前言使用预训练语言模型BERT进行中文命名实体识别（NER）的尝试，并对BERT模型进行了微调。PS：请参考最新发布的代码以了解具体用法。 从下载bert源代码，存放在路径下的“bert”文件夹中；同时，请将模型放置在“checkpoint”文件夹下。使用BIO数据标注模式，并利用人民日报的经典数据进行训练： 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
     
  • 基于BERT的PyTorch命名实体识别（NER）源码
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    这段简介可以描述为：“基于BERT的PyTorch命名实体识别(NER)源码”是一个利用预训练语言模型BERT和深度学习框架PyTorch实现的高效准确的自然语言处理工具，专用于从文本中自动抽取实体信息。 伯特·纳尔使用Google的BERT进行CoNLL-2003命名实体识别任务。通过Python训练模型，并用C++进行推理。安装所需库需执行如下命令：`pip3 install -r requirements.txt`，随后运行脚本 `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`。训练完成后，BERT库在验证数据上的表现如下：PER类别的精确度为0.9677，召回率为0.9745。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别
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    本研究提出了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的中文命名实体识别方法，有效提升了NER任务中的精度与召回率。 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别（使用PyTorch实现）的基本环境为：Python 3.8、PyTorch 1.7.1 + cu110 和 pytorch-crf 0.7.2。
     
  • 基于PyTorch的BERT-BiLSTM-CRF中文命名实体识别
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    本研究利用PyTorch框架开发了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的系统，专门针对中文文本进行高效的命名实体识别，提升了实体边界检测与分类精度。 依赖：python==3.6（可选）、pytorch==1.6.0（可选）、pytorch-crf==0.7.2、transformers==4.5.0、numpy==1.22.4、packaging==21.3 温馨提示：新增了转换为onnx并进行推理的功能，具体内容在convert_onnx下，使用命令python convert_onnx.py执行。仅支持对单条数据的推理。在CPU环境下，原本的推理时间为0.714256477355957秒，转换后为0.4593505859375秒。需要安装onnxruntime和onnx库。 注意：原本的pytorch-crf不能转换为onnx，在这里使用了替代方案。目前只测试了bert_crf模型，其他模型可根据需求自行调整。 问题汇总： ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. 解决方法：pip install numpy==1.22.4 packaging.ver
     
  • 【BERT系列】命名实体识别
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    本专题聚焦于基于BERT模型的命名实体识别技术，深入探讨其原理、应用及优化方法，旨在提升自然语言处理中关键信息抽取的精度与效率。 本段落是关于BERT实战的第二篇内容，重点在于使用BERT进行命名实体识别（序列标注类任务）。准备步骤如下： 1. 环境：Python 3.7；Pytorch 1.3；Transformers库版本2.3。 2. 数据部分需要自行处理和获取。 接下来是实战的代码设置： - 学习率(lr) 设置为5e-5 - 最大序列长度(max_length) 设定为256 - 批次大小(batch_size) 选择8 - 训练轮数(epoches) 定义为20 - 是否使用GPU(cuda)，可以选择开启(True)或关闭(False) 其他参数设置如下： - 梯度最大范数(max_grad_norm): 设置为1 - 需要注意的是，warmup_s部分可能存在排版错误或者信息缺失，请检查原代码确认。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别方法
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    本研究提出了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的中文命名实体识别方法，通过深度学习技术提升NER任务效果。 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别（使用PyTorch实现）的基本环境如下：Python 3.8、PyTorch 1.7.1 + cu110 和 pytorch-crf 0.7.2。
     
  • 基于Pytorch的BERT-NER：三种模式下的中文命名实体识别实验- python实现
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    本研究利用Pytorch框架和BERT模型进行中文命名实体识别（NER），采用三种不同模式进行了实验，并提供了Python代码实现。 **标题与描述解析** 项目“BERT-NER-Pytorch：三种不同模式的中文NER实验”揭示了其核心内容——使用Pytorch框架实现基于BERT模型的命名实体识别，并进行了针对中文化的三种不同的实验模式。 该研究通过三个主要方面来探索和优化性能： - 利用BERT（双向编码器表示来自变压器）架构，这是Google于2018年提出的一种先进的自然语言处理技术。 - 专注于NER任务，即从文本中提取特定实体如人名、地名等信息。 - 使用Pytorch框架构建模型，并实施实验以提高中文环境下的识别效果。 **自然语言处理** 自然语言处理（NLP）是计算机科学的一个领域，它致力于开发能够理解并生成人类语言的系统。该领域的任务包括语音识别、机器翻译和情感分析，其中命名实体识别是一项关键功能。 **BERT模型详解** 基于Transformer架构的BERT模型具有双向特性，解决了传统RNN或LSTM只能单向传递信息的问题。通过预训练阶段学习大量未标注数据中的上下文关系，在后续微调步骤中提升对特定任务的理解能力。 **中文NER挑战与解决方案** 命名实体识别对于理解文本至关重要，特别是当语言缺乏明确的词汇边界时（如在汉语中）。BERT模型能够有效处理复杂语境下的多字词实体提取问题。 **Pytorch框架的应用** Facebook开发的开源深度学习库Pytorch因其灵活性和易用性而广受欢迎。本项目利用它来搭建并测试NER任务，包括加载预训练权重、定义网络结构及编写评估代码等环节。 **实验模式概览** 尽管具体细节未详述，常见的实验设计可能涵盖： - 直接应用原版BERT模型。 - 对基础版本进行微调以适应特定需求。 - 采用数据增强策略来提升泛化能力。 - 结合多个预测结果形成最终输出（即融合方法）。 **项目文件结构** 压缩包“BERT-NER-Pytorch-master”包含了整个项目的源代码，包括但不限于模型定义、训练脚本和评估工具。研究这些文档可以帮助读者了解如何实现并比较不同实验模式的效果。 综上所述，“BERT-NER-Pytorch：三种不同模式的中文NER实验”为想要深入了解NLP领域中BERT应用及其实践过程的学习者提供了宝贵资源。
     
  • 基于BERT的NER：利用Google BERT模型进行命名实体识别（以CoNLL-2003数据集为例）
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    本研究采用Google BERT模型开展命名实体识别任务，通过分析CoNLL-2003数据集，展示了预训练语言模型在自然语言处理中的强大效果。 为了获得更好的性能，您可以尝试使用NLPGNN。BERT-NER版本2 使用Google的BERT进行命名实体识别（基于CoNLL-2003数据集）。原始版本包含一些硬编码，并且缺少相应的注释，因此不方便理解。在此更新版本中，有一些新的想法和技巧（关于数据预处理和层设计）可以帮助您快速实现微调模型（只需尝试修改crf_layer或softmax_layer即可）。资料夹说明：BERT-NER|____ bert
     
  • 基于BERT、BiLSTM和CRF的中文景点命名实体识别
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    本研究提出了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的方法，专门针对中文景点文本进行命名实体识别，显著提升了实体识别的准确性和效率。 为了应对旅游文本在特征表示过程中遇到的一词多义问题，并解决旅游游记中的景点实体识别难题，特别是针对景点别名的问题，研究提出了一种结合语言模型的中文景点实体识别方法。该方法首先利用BERT语言模型提取文本中字级别的向量矩阵作为初始特征；然后采用BiLSTM来捕捉上下文信息；最后通过CRF（条件随机场）模型优化序列标注结果，从而准确地识别出旅游游记中的景点命名实体。实验结果显示，相较于现有研究的方法，该提出的模型在实际应用测试中表现出显著的性能提升，在准确率和召回率方面分别提高了8.33%和1.71%。