基于PyTorch的WordSeg: BiLSTM-BERT-Roberta（+CRF）模型在中文分词中的应用-ITADN社区

基于PyTorch的WordSeg: BiLSTM-BERT-Roberta（+CRF）模型在中文分词中的应用

优质

本研究提出了一种结合BiLSTM、BERT和Roberta预训练模型，并可选配CRF层的创新架构，用于提升基于PyTorch框架的WordSeg系统在处理中文文本时的分词精度。本项目旨在实现中文分词任务的基线模型代码。所涉及的模型包括BiLSTM-CRF、基于BERT的不同配置（如softmax、CRF或BiLSTM+CRF）以及罗伯塔（Roberta）的各种变体。数据集方面，该项目使用了第二届中文分词比赛中北京大学提供的数据集。项目中实现的具体模型如下： - BiLSTM-CRF - BERT-Softmax - BERT-CRF - BERT-LSTM-CRF 根据使用的预训练模型的不同，BERT-base-X可以转换为Roberta-X。该项目已经在Python 3.6及以上版本和PyTorch 1.5.1上进行了测试。项目的主要依赖库包括： - tqdm - scikit学习（scikit-learn） - 火炬 (torch) >= 1.5.1 - 变压器 (transformers) ==2.2.2 为解决环境问题，可以运行相应的安装命令。

CLUENER2020:基于PyTorch的BiLSTM-BERT-Roberta（+CRF）模型在命名实体识别中的应用

优质

本研究利用PyTorch框架开发了一种结合BiLSTM、BERT和RoBERTa预训练模型，并引入条件随机场(CRF)优化技术，显著提升了命名实体识别任务的精度与效率。 Chinese NER Project 是 CLUENER2020 任务 baseline 的代码实现。模型包括 BiLSTM-CRF、BERT-base 加上 softmax/CRF/BiLSTM+CRF，以及 Roberta 加上 softmax/CRF/BiLSTM+CRF。项目中 BERT-base-X 部分的编写思路参考了特定的文章。本项目的实验数据来源于一个中文细粒度命名实体识别数据集，该数据集基于清华大学开源的文本分类数据集 THUCNEWS，并对部分数据进行了细粒度标注。此数据集包含训练、验证和测试三个子集，大小分别为 10748、1343 和 1345；平均句子长度为 37.4 字符，最长句子则有 50 字。由于 CLUENER2020 的测试集不直接提供，并考虑到 leaderboard 上提交次数有限制，本项目使用了CLUENER2020的验证集作为评估模型表现的测试集。CLUENER2020 共包含10个类别。

基于PyTorch的BERT-BiLSTM-CRF中文命名实体识别

优质

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ALBERT-BiLSTM-CRF的中文NER模型

优质

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

基于Keras的BiLSTM-CNN-CRF模型在文本标注NER中的应用

优质

本研究采用基于Keras框架的BiLSTM-CNN-CRF模型，针对自然语言处理任务中的命名实体识别（NER）进行优化与实现，显著提升了文本标注精度。直接看代码吧： ```python import keras from sklearn.model_selection import train_test_split import tensorflow as tf from keras.callbacks import ModelCheckpoint, Callback # from keras.backend import K # 原文中注释掉了这部分，保持不变。 from keras.layers import * from keras.models import Model from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adagrad ```

基于Keras的BiLSTM-CNN-CRF模型在文本标注NER中的应用

优质

本研究提出了一种结合BiLSTM、CNN和CRF技术的深度学习框架，利用Keras平台优化了命名实体识别（NER）任务，显著提升了文本标注精度。本段落主要介绍了使用Keras实现BiLSTM+CNN+CRF进行文字标记NER的方法，具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。

基于Pytorch的BERT+BiLSTM和RoBerta+CRF命名实体识别项目源码及文档说明

优质

本项目采用Pytorch框架，结合BERT与RoBerta预训练模型以及BiLSTM、CRF技术，实现高效准确的命名实体识别。包含详尽代码与文档指导。本项目提供Pytorch实现的基于BERT+BiLSTM及Roberta+CRF的命名实体识别源码与文档说明，包含详尽代码注释，适合新手理解使用。该项目适用于课程设计或期末大作业，并因其功能完善、界面美观以及操作简便而具有较高的实际应用价值。

基于BERT-BiLSTM-CRF框架的中文实体识别

优质

本研究采用BERT-BiLSTM-CRF模型进行中文实体识别，通过结合预训练语言模型与序列标注技术，有效提升了实体识别准确率和效率。命名实体识别是自然语言处理中的关键技术之一。基于深度学习的方法已被广泛应用于中文实体识别的研究当中。然而，大多数深度学习模型的预处理主要关注词和字符特征的抽取，却忽视了词上下文语义信息的重要性，导致这些模型无法充分表征一词多义的现象。因此，目前的实体识别性能还有待进一步提升。为了应对这一挑战，本段落提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF框架的研究方法。首先利用BERT模型生成包含丰富上下文信息的词向量；然后将得到的词向量输入到BiLSTM-CRF模型中进行训练处理。实验结果表明，在MSRA语料库和人民日报语料库上，该研究方法都取得了相当不错的效果，F1值分别达到了94.65%和95.67%，显示出了良好的性能表现。

基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别

优质

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。

基于注意力的BiLSTM-CRF模型在中文临床实体识别中的应用

优质

本研究提出了一种结合注意力机制的双向长短期记忆网络与条件随机场（BiLSTM-CRF）模型，专门用于提升中文临床文本中医学实体的自动识别精度和效率。基于注意力机制的BiLSTM-CRF模型在中文门诊病历文本命名实体识别中的应用研究

是否确定退出登录?

基于PyTorch的WordSeg: BiLSTM-BERT-Roberta（+CRF）模型在中文分词中的应用

全部评论 (0)