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基于BERT-BiLSTM-CRF的NER任务TensorFlow实现及优化方案

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简介：
本文介绍了在TensorFlow框架下，针对命名实体识别（NER）任务采用BERT-BiLSTM-CRF模型的实现方法及其性能优化策略。 BERT-BiLSTM-CRF-NER 使用谷歌的BERT模型在BiLSTM-CRF模型上进行微调以完成中文命名实体识别任务的Tensorflow代码。 欢迎给此仓库点个star！ 训练数据来自： CoNLL-2003 数据集。 评估代码参考了相关资源。 尝试基于Google BERT实现NER工作。

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  • 基于BERT-BiLSTM-CRF的NER任务TensorFlow实现及优化方案
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    本文介绍了在TensorFlow框架下，针对命名实体识别（NER）任务采用BERT-BiLSTM-CRF模型的实现方法及其性能优化策略。 BERT-BiLSTM-CRF-NER 使用谷歌的BERT模型在BiLSTM-CRF模型上进行微调以完成中文命名实体识别任务的Tensorflow代码。 欢迎给此仓库点个star！ 训练数据来自： CoNLL-2003 数据集。 评估代码参考了相关资源。 尝试基于Google BERT实现NER工作。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的NER实战详解
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    本文详细解析了如何运用BERT、BiLSTM和CRF模型进行命名实体识别(NER)的技术实践，适合自然语言处理技术爱好者学习参考。 BERT+BiLSTM+CRF在命名实体识别（NER）中的简单实战演示。
     
  • BERT-BiLSTM-CRF-NER代码包.zip
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    本代码包提供了一个基于BERT-BiLSTM-CRF架构的命名实体识别模型。包含预训练模型和源码，适用于中文NER任务。 BERT是一个预训练的语言模型，在多个任务上都取得了优异的成绩。本次实验的任务是序列标注问题，即基于BERT预训练模型在中文命名实体识别（NER）任务中进行微调。微调指的是在迁移学习过程中，利用预先训练好的特征抽取网络，并将其应用于下游任务。具体来说，固定其特征抽取层的参数，在原有的网络上增加少量神经元以完成最后的分类任务，并且只更新这些新增加的分类参数。
     
  • BERT-NER-Pytorch：基于BERT的中文NER（Softmax, CRF, Span方法）
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    BERT-NER-Pytorch是一款利用Pytorch框架实现的基于BERT模型的中文命名实体识别工具，采用Softmax、CRF及Span三种方法进行实体抽取。 使用BERT的中文命名实体识别（NER）模型。数据集包括cner。 可用模型列表： - BERT + Softmax - BERT + CRF 需求版本：1.1.0，PyTorch < 1.5.0, cuda = 9.0, python3.6 输入格式采用BIOS标记方案，每个字符的标签为一行。句子用空行分隔。 例如： 美 B-LOC 国 I-LOC 的 O 华 B-PER 莱 I-PER 士 I-PER 运行代码在run_ner_xxx.py或run_ner_xxx.sh中修改配置信息。 模型文件结构如下： ``` ├── 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） - 召回率
     
  • BiLSTM-CRF-NER-PyTorch: 本仓库提供针对命名实体识别任务的BiLSTM-CRF模型的PyTorch实现。
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    本仓库提供了基于PyTorch框架的BiLSTM-CRF模型，专门用于执行命名实体识别任务，助力自然语言处理领域的发展。 使用BiLSTM-CRF模型的命名实体识别任务的PyTorch解决方案。此存储库包含了一个用于命名实体识别任务的BiLSTM-CRF模型的PyTorch实现。项目的代码结构如下： ``` ├── pyner| │ └── callback| │ | └── lrscheduler.py │ | └── trainingmonitor.py │ ... └── config └── basic_config.py # 用于存储模型参数的配置文件 └── dataset ```
     
  • 比赛地点：基于中文NLP的地址要素解析方案——BERT-BiLSTM-CRF-NER
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    本项目提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的中文自然语言处理（NLP）地址要素解析方案，旨在高效准确地提取和分类中文文本中的地址信息。 比赛地址：中文NLP地址要素解析 长期赛结果： 分数:87.7271 排名：第56名（本次），总排名第6990位 方案详情： 采用BERT-BiLSTM-CRF-NER模型，使用预训练模型bert-base-chinese。 训练效果： F1值 : 0.9040681554670564 准确率 : 0.9313805261730405 精确度 : 0.901296612724897 召回率 : 0.9068567961165048 运行脚本： python run_bert_lstm_crf.py
     
  • 程序员必去的5个刷题网站-Keras-BERT-NER：中文命名实体识别任务采用BiLSTM-CRF/BiGRU-CRF/IDCNN-CRF...
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    该文章介绍了五个适合程序员练习算法和数据结构的刷题网站，并针对自然语言处理领域的中文命名实体识别，探讨了Keras框架下几种模型（如BiLSTM-CRF、BiGRU-CRF及IDCNN-CRF）的应用。 以下是关于5个程序员刷题网站以及凯拉斯-伯特-纳中文命名实体识别（NER）任务的更新日志。该任务采用BiLSTM-CRF、BiGRU-CRF和IDCNN-CRF模型，并结合BERT、RoBERTa或ALBERT等预训练语言模型，通过Keras框架实现。 2020年2月27日：重构代码文件keras_bert_ner并删除了不必要的文件。bert4keras版本更新至0.2.5，成为项目的主要部分。 2019年11月14日：将bert4keras作为一个独立的包使用，并且没有做出重大改动；谷歌版ALBERT模型现已支持。 2019年11月4日：解决了计算句子准确率和预测结果时出现的问题，修复了掩码标签处理中的crf_accuracy/crf_loss函数替换问题。 未来的工作将包括迁移到TensorFlow 2.0，并计划添加更多的BERT变体如Distill_Bert、Tiny_Bert等。 依赖项： - 烧瓶（Bottle）：1.1.1 - Keras: 2.3.1 - NumPy: 1.18.1 - Loguru :0.4.1
     
  • 基于ALBERT-BiLSTM-CRF的中文NER模型
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    本研究提出了一种基于ALBERT-BiLSTM-CRF架构的高效中文命名实体识别（NER）模型，结合了先进的预训练语言模型与序列标注技术，显著提升了实体识别准确率。 基于ALBERT-BiLSTM-CRF的中文命名实体识别 目录结构： - data：训练数据集 - models：构造的模型文件夹 - result：存放结果文件夹 - ckpt：存放模型文件夹 - log：日志文件夹 - conlleval.py：计算模型性能脚本 - data_helper.py：数据处理脚本 - run.py：执行程序脚本 - train_val_test.py：训练、验证和测试脚本 - utils.py：包含一些功能的工具脚本
     
  • Zh-NER-TF：基于BiLSTM-CRF的简易中文命名实体识别模型（TensorFlow）
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    简介：Zh-NER-TF是一款采用BiLSTM-CRF架构实现的简便中文命名实体识别工具包，专为TensorFlow框架设计。该模型能够有效捕捉文本特征，适用于各种NER任务。 用于中文命名实体识别的简单BiLSTM-CRF模型包含构建基于字符的序列标签模型的代码，该模型旨在识别三种类型的命名实体：PERSON、LOCATION 和 ORGANIZATION。此代码可在 Python 3 和 TensorFlow 1.2 上运行。 该模型类似于论文 [1] 和 [2] 中提供的结构。对于一个中文句子来说，每个字符都有或将会有一个标记属于集合 {O, B-PER, I-PER, B-LOC, I-LOC, B-ORG, I-ORG}。第一层是查找层，旨在将每个字符表示转换为模型所需的格式。
     
  • 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。