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基于BERT的PyTorch命名实体识别（NER）源码

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简介：
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。

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  • 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+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。）
     
  • 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。
     
  • pytorch-flask-deploy-webapp：基于PyTorch的医疗AI命名实体识别(NER)模型...
    优质
    pytorch-flask-deploy-webapp 是一个利用 PyTorch 开发的医疗领域 AI 命名实体识别（NER）模型项目，通过 Flask 实现 Web 应用部署。 MedicalNER：使用Flask和Docker作为Web App部署PyTorch NER模型 一个漂亮且可自定义的Web应用程序，可以轻松地将您的深度学习（DL）模型进行部署。 注意此仓库可用于部署任何类型的ML或DL模型，而不仅仅是NER模型。 使用演示： 1. 克隆仓库 ``` $ git clone https://github.com/SuperBruceJia/pytorch-flask-deploy-webapp.git ``` 2. 构建Docker镜像 ``` $ docker build -t ner-model . ``` 3. 为上面的图像制作并运行一个容器 ``` $ docker run -e LANG ```
     
  • 基于双向LSTM的命名实体识别(NER)
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    本研究提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的命名实体识别模型，有效提升了NER任务中的实体边界与类型判定精度。 使用双向LSTM进行命名实体识别（NER）可以提高模型对序列数据的理解能力，因为它同时考虑了上下文的信息。这种方法在处理自然语言任务中表现出了很好的效果。
     
  • 毕业设计：基于Pytorch的BERT+BiLSTM+CRF命名实体识别项目源码
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    本项目采用Pytorch框架，结合BERT、BiLSTM和CRF模型进行命名实体识别。代码详细注释，适用于自然语言处理研究与应用开发。 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别项目利用深度学习技术自动检测文本中的命名实体。该项目采用Pytorch框架实现。 以下是项目的实施步骤： 1. 数据准备：收集并整理标注好的命名实体数据集，例如CoNLL-2003数据集，并进行预处理以转换为适合模型输入的数据格式。 2. 模型构建： - BERT模块：使用预先训练的BERT模型作为输入层来捕捉文本中的上下文信息。可通过Hugging Face提供的transformers库加载和应用预训练的BERT模型。 - BiLSTM结构：在BERT之后添加双向长短期记忆网络（BiLSTM）以进一步提取特征并进行更深层次的上下文建模。 - CRF层：最后加入条件随机场（CRF）来对标签序列进行预测，优化识别效果。 3. 模型训练：将数据集划分为训练、验证和测试三个部分。利用训练集调整模型参数，并通过验证集确定最佳超参数组合以提高性能。 4. 结果评估：用独立的测试集合评价经过调优后的模型表现，计算精确度、召回率及F1分数等指标来全面衡量系统的识别能力。
     
  • MaxEnt-NER-Tagger: 最大熵命名实体识别(NER)代码库
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    MaxEnt-NER-Tagger是一款基于最大熵模型的高效命名实体识别（NER）工具包。此代码库为自然语言处理任务提供了精准的实体抽取功能，助力于信息提取与语义理解研究。 最大熵NER标记器可以在线获取。该项目的目标是实施并训练模型。大多数功能构建工具的功能都是使用一个强大的开源自然语言处理库实现的，该库用Python/Cython编写，并具有工业级实力。为了分类任务，采用了最大熵（MaxEnt）分类器。 数据集主要由路透社新闻组成，经过预处理的数据文件中每行包含一个标记、词性标签、BIO组块标签以及相应的NER标签。实验表明，SpaCy内置的特征工程功能最为有效。尝试使用外部词汇表如Wikipedia地名词典通常不会提高标注准确性。 由于数据集规模较大，在最终提交时未包括地名词典的相关源代码和文件。此外，我还通过将先前的状态/标记作为额外的功能来提升模型性能进行了试验，但结果发现这并未显著改变模型的表现，可能是因为每个标签仍然在模型中以其他特征的形式存在。