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基于BERT、CRF和BiLSTM的中文命名实体识别项目源码及文档说明.zip

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简介:
本项目提供了一个结合BERT、CRF和BiLSTM技术进行高效准确的中文命名实体识别的解决方案。其中包括详细的源代码和使用指南,便于研究与应用开发。 该资源为利用BERT+CRF+BiLSTM技术的中文命名体识别项目源码及文档说明压缩包文件。包含详细代码注释,适合初学者理解使用,并适用于期末大作业、课程设计等场景。此项目的功能完善且界面美观,操作简便,具备全面的功能和便捷的管理方式,在实际应用中具有很高的价值。 该资源内含利用BERT+CRF+BiLSTM技术进行中文命名体识别的相关源代码及文档说明文件。这些材料便于初学者掌握,并可作为课程设计或期末作业的理想选择。项目不仅功能齐全,界面美观且易于操作,同时提供便捷的管理方式,在实际应用中展现出较高的实用价值。

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客服
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  • BERTCRFBiLSTM.zip
    优质
    本项目提供了一个结合BERT、CRF和BiLSTM技术进行高效准确的中文命名实体识别的解决方案。其中包括详细的源代码和使用指南,便于研究与应用开发。 该资源为利用BERT+CRF+BiLSTM技术的中文命名体识别项目源码及文档说明压缩包文件。包含详细代码注释,适合初学者理解使用,并适用于期末大作业、课程设计等场景。此项目的功能完善且界面美观,操作简便,具备全面的功能和便捷的管理方式,在实际应用中具有很高的价值。 该资源内含利用BERT+CRF+BiLSTM技术进行中文命名体识别的相关源代码及文档说明文件。这些材料便于初学者掌握,并可作为课程设计或期末作业的理想选择。项目不仅功能齐全,界面美观且易于操作,同时提供便捷的管理方式,在实际应用中展现出较高的实用价值。
  • PyTorchBERT-BiLSTM-CRF.zip
    优质
    本资源包含一个使用Python框架PyTorch开发的中文命名实体识别项目源码和详细文档。该项目结合了预训练模型BERT、双向长短时记忆网络BiLSTM以及条件随机场CRF技术,旨在提高中文文本中实体名称(如人名、地名等)的准确识别能力。 基于PyTorch的BERT-BiLSTM-CRF中文命名实体识别项目源码及文档说明.zip:这是一个能够帮助学生获得95分以上的高质量课程设计项目,无需任何修改即可直接使用,并确保可以顺利运行。此资源同样适用于期末大作业。
  • PytorchBERT+BiLSTMRoBerta+CRF
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    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。
  • BERT+BiLSTM+CRF算法(含Python).zip
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    本资源提供一种结合BERT、BiLSTM和CRF技术的高效中文命名实体识别算法,包含详尽的Python代码与项目文档。适合自然语言处理领域的学习与研究使用。 该资源包含项目的全部源码,下载后可以直接使用!本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,作为参考资料学习借鉴。如果需要实现其他功能,则需看懂代码并热爱钻研,自行调试。资源内容基于Bert+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别算法(python源码+项目说明)。
  • BERT+BiLSTM+CRF
    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。
  • PyTorchBERT-BiLSTM-CRF
    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
  • BERTBiLSTMCRF景点
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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%。
  • BERTBiLSTMCRF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。
  • BERT+BiLSTM+CRFPytorch.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。)