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基于BERT、BiLSTM和CRF的中文景点命名实体识别

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简介：
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%。

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  • 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%。
     
  • 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
     
  • 基于BERT、BiLSTM和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，利用预训练语言模型提升特征表示能力，并通过序列标注技术实现高精度实体识别。 1. 目录结构 - data：训练数据集 - models：构建的模型 - result：存放结果文件 - ckpt：存放模型文件夹 - log：日志记录 - conlleval.py：计算模型性能脚本 - data_helper: 数据处理工具 - run.py: 程序执行入口 - train_val_test.py: 训练、验证和测试功能 - utils.py: 包含一些常用的功能函数 3. 运行说明 下载bert至项目路径，创建bert_model文件夹，并将预训练好的bert模型解压到该目录下。运行命令如下： ``` python3 run.py --mode xxx ``` 其中xxx为traintestdemo，默认值为demo。
     
  • 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BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别模型.zip
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    本项目提供了一种基于BERT、BiLSTM和CRF技术结合的命名实体识别解决方案。利用预训练语言模型BERT提取文本特征，并通过双向长短期记忆网络(BiLSTM)进一步捕捉上下文信息，最后使用条件随机场(CRF)进行序列标注，有效提高了实体识别精度与效率。 基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别方法在自然语言处理领域得到了广泛应用。这种结合了预训练模型BERT、双向长短期记忆网络BiLSTM以及条件随机场CRF的技术框架，能够有效提升文本中命名实体（如人名、地名和组织机构名称等）的识别精度与效率。
     
  • 基于Bert+BiLSTM+CRF的实体命名识别数据集
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    本数据集采用BERT、BiLSTM和CRF模型结合的方法进行训练，旨在提高实体命名识别任务中的准确性和效率。 对于这篇文章的数据集，大家可以自行下载使用。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别模型.zip
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    本资源提供了一个结合了BERT、BiLSTM和CRF技术的先进命名实体识别模型。通过深度学习方法提高对文本中特定实体（如人名、地名等）的准确识别能力，适用于自然语言处理中的多种场景应用。 基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别.zip包含了结合了BERT、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）技术的模型，用于提高命名实体识别任务中的性能。该文件中详细介绍了如何利用这些先进的深度学习方法来改进自然语言处理领域内的特定问题解决能力。
     
  • 基于PyTorch和BiLSTM-CRF的中文命名实体识别
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    本研究利用PyTorch框架开发了一种基于BiLSTM-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，提升了对复杂句子结构的理解能力。 基于PyTorch+BiLSTM_CRF的中文命名实体识别 文件结构说明： - checkpoints：模型保存的位置 - data：数据位置 - |-- cnews：数据集名称 - | |-- raw_data：原始数据存储位置 - | `-- final_data：标签、词汇表等信息存储位置 - logs：日志存储位置 - utils：辅助函数存放位置，包括解码、评价指标设置、随机种子设定和日志配置等功能 文件列表： - config.py：配置文件 - dataset.py：数据转换为PyTorch的DataSet格式 - main.py：主运行程序 - main.sh：运行命令脚本 - models.py：模型定义 - process.py：预处理，包括数据处理并转换成DataSet格式 运行命令示例： ``` python main.py --data_dir=data/cnews/final_data --log_dir=logs --output_dir=checkpoints --num_tags=33 --seed=123 --gpu_ids=0 --max_seq_len=128 ```
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别Pytorch源码.zip
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    本资源提供了一个使用Python和PyTorch实现的基于BERT、BiLSTM及CRF模型进行命名实体识别(NER)的完整代码库，适用于自然语言处理任务。 Pytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zip （由于文件名重复了多次，为了方便理解可以简化为：该项目提供了一个使用Pytorch框架，结合BERT、BiLSTM以及CRF模型进行命名实体识别任务的完整代码库。）